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公开(公告)号：CN116704360A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310407853.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种基于时空特征融合的卫星遥感火点实时监测方法，获取需要预测时刻对应的地球同步卫星历史遥感影像数据，构建每幅历史遥感影像中每个像素点所包含的空间信息、波段信息和时间信息，并依据复制法进行火点数量扩充，再结合“反刍”法，完成数据集的建立，然后以数据集中每幅历史遥感影像重构后的像素点作为输入，以每幅历史遥感影像的实际火点情况作为输出，对监测网络模型进行训练，最后构建需要预测日期的预测时刻遥感影像中每个像素点所包含的空间信息、波段信息和时间信息，将重构后的像素点逐个输入训练好的监测网络模型息进行特征提取，并输出最终的各像素分类结果，经过可视化后生成火点图，以此完成火点监测。
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公开(公告)号：CN115423696A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210905728.3
申请日：2022-07-29
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应线程参数的遥感正射影像并行生成方法，属于摄影测量技术领域。该方法包括：获取原始立体影像，根据其角点的像方坐标和DEM通过RFM模型迭代计算获得四至地理坐标，建立模拟纠正影像；根据GPU的性能参数和CUDA核函数确定线程块和线程网格参数；使用GPU并行计算，获得模拟纠正影像像元的地理坐标及地面高程值；通过RFM模型计算其在原始立体影像中的行列，并以其插值计算的灰度值作为纠正影像的灰度值，获得正射纠正影像。本发明使用自适应线程块适应不同的GPU，具有较好的性能及更加自动化。同时使用GPU并行计算，能够极大地缩短正射纠正的时间，满足对立体影像批量进行正射纠正处理的需要。
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公开(公告)号：CN114373144A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111490699.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种用于高速视频中圆形标识点的自动识别方法，建立包括目标检测网络YOLOv4、显著性检测网络BASNet和圆心检测模块的检测网络模型，该目标检测网络YOLOv4用于圆形标识点的边框进行识别，该显著性检测网络BASNet用于边框所在图像中的圆形标识点进行二值化处理，该圆心检测模块用于对二值化处理后的圆心标识进行圆心检测；对图像样本集中各个图像中的圆形标识点分别进行标注，再依据边框的尺寸大小，选择目标检测网络YOLOv4中合适的检测头，然后以各个边框所在图像作为输入，对检测网络模型进行训练；利用训练好的检测网络模型对高速视频中各帧图像中各个圆形标识点的自动识别。
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公开(公告)号：CN111479236B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010396206.6
申请日：2020-05-12
Abstract: 本发明公开了一种大型土木工程和建筑物等用于倾斜、应变、震动、GNSS定位等状态监测的分布式无线传感网络的组网节点模式及其网络节点部署方法，其包括若干用于采集和现场数据处理的传感器数据采集节点和至少一个用于将现场数据发送到远端的数据库中的数据汇总网关节点；传感器数据采集节点模式包括单控制器采集器节点、双控制器采集器节点和数据采集器直连节点；网络节点部署方法为：三维环境下的基于人工蜂群算法的三维无线网络节点部署方法。本发明采用多节点模式和三维无线网络节点部署方法，利用分布式无线传感器网络对传感器数据采集节点的数据进行采集和存储，并利用数据汇总节点转发汇总到服务器，以得到准确的检测数据和良好的检测结果。
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公开(公告)号：CN107613583B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201711008646.4
申请日：2017-10-25
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式无线传感器网络数据汇总网关及管控方法，所述的汇总网关包括采集器、数据采集节点、高速数据缓冲收发单元、ZigBee Mesh无线传感器网络；其优点表现在：本发明的一种分布式无线传感器网络数据汇总网关及管控方法，相对于现有技术，能够实时汇总各类传感器无线传送的数据并无线传输到远程服务器端，能够推广和使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119935159A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510249957.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明属于路径规划的技术领域，公开了一种融合地形、光照、丰度特征的月球长距离路径规划方法，首先由DEM影像、平均光照率影像以及岩石丰度影像，利用安全性评价规则综合分析得到一张安全性地图，然后将安全性地图构建成瓦片金字塔，按层划分成瓦片存储在HDFS中，再利用Spark分布式计算引擎，由上至下的每层瓦片进行分布式计算得到全局规划路径，最后结合DOM影像，对全局规划路径实施精细地周期规划。
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公开(公告)号：CN119130838B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411014121.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于物理噪声模型的月球永久阴影区去噪方法，构建去噪双网络模型，其包括噪声识别网络模型、初步去噪模块和最终去噪双网络模型，噪声识别网络模型以待去噪阴影区图像作为输入，用于识别出混合噪声包括暗噪声、压缩噪声和读取噪声；初步去噪模块用于从待去噪阴影区图像中去除混合噪声，再对去除后图像的DN值进行矫正，获得剩余阴影区图像，完成初步去噪；最终去噪双网络模型以剩余阴影区图像作为输入，用于识别出干净图像，完成最终去噪；对噪声识别模型和最终去噪模型进行训练；利用训练好的去噪双网络模型对待去噪阴影区图像进行去噪处理，获得最终去噪后的阴影区图像。
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公开(公告)号：CN118897304A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411097163.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G01S19/37 , G01F23/284
Abstract: 本发明公开了一种星载GNSS反射信号多模态数据融合的海面高度反演方法，包括：获取时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据；将所述时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据输入至预先训练好的海面高度反演模型，获得预测结果；其中，所述海面高度反演模型是多模态融合的卷积神经网络模型，基于用于训练的时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据训练得到。本发明提供的方法能够克服单模态数据的局限性，显著提升反演结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN118570745A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410632406.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/30 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强的跨尺度CNN舰船识别方法，属于计算机视觉技术领域。包括：建立舰船目标识别数据集与构建舰船识别模型，所建模型包含对影像进行预处理与识别网络两部分，其中识别网络以YOLOX网络为基础，在其主干网络中每个CSPLayer后增加注意力机制模块，在颈部金字塔网络中每个Concat+Csplayer结构之间增加跨尺度特征增强模块；使用舰船目标识别数据集完成对舰船识别模型的训练。本发明通过超分辨率重建与轮廓信息增强结合的预处理模块，提高了中低分辨率影像的舰船特征信息；通过在识别网络中添加注意力机制与跨尺度特征增强模块，提取高质量样本特征，并从多尺度获取目标特征来增强跨尺度信息，提高目标识别率。
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公开(公告)号：CN114092794B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111388962.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于海冰检测技术领域，公开了一种海冰图像分类方法、系统、介质、设备及处理终端，所述海冰图像分类方法包括：对原始图像进行预处理以去除原始图像中的冗余信息和噪声；根据加拿大冰况图在处理过后的图像中提取标签样本；利用卷积神经网络分别提取多源图像的特征信息；将提取到的特征信息进行拼接融合；将融合特征输入SE模块中进行特征级的权重标定；将融合特征输入全连接层进行深度融合并得到分类结果；通过总体分类精度和Kappa系数评估分类结果。本发明通过特征融合实现SAR数据和MSI数据特性的互补，充分挖掘和深度融合异源数据的多层次特征，通过引入SE模块增强模型对特征的识别能力，有效提高模型的特征表达能力。
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