公开(公告)号：CN114882344A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210567252.7

申请日：2022-05-23

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  巩龙勤

IPC: G06V20/05 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明提供了基于半监督和注意力机制的少样本水下鱼体跟踪方法：步骤1、调整视频帧的大小以适应Yolov4‑tinyCBAM模型的输入；步骤2、半监督训练Yolov4‑tinyCBAM模型；步骤3、将调整过尺寸的视频帧输入到训练后的Yolov4‑tinyCBAM模型中，以获得目标位置信息；步骤4、通过NMS算法对目标位置信息进行处理，移除重复框；步骤5、计算检测阶段的检测框det和保存在跟踪器中的轨迹trk之间的成本矩阵；步骤6、根据成本矩阵，采用匈牙利算法得到匹配结果，并在匹配成功的trk和det中，用在当前帧中获得的det中的检测信息更新trk；步骤7、删除长时间未匹配的trk，并输出跟踪结果。本发明方法在跟踪精度、跟踪效率上具有优越的性能，能够实时准确的实现水下鱼类跟踪，同时解决少样本问题。

公开(公告)号：CN114627135A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210018598.1

申请日：2022-01-08

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  余创 ,  赵瑶池

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于实例分割网络和投票机制的遥感图像目标分割方法：步骤1，构建训练数据集，对训练样本进行数据增强和三通道分离操作，生成九个训练集；步骤2，引入实例分割网络训练并生成九个模型；步骤3，对待检测样本进行合理填充，采用滑动窗口重叠裁剪方法，将高分辨率的待检测样本依次切割成图像块；步骤4，利用九个训练好的模型进行分割，将分割后的图像块用均值法拼接，得到同一原始测试样本的九张分割图像；步骤5，对于每个测试样本图片，通过九张分割图像对每个像素进行两次投票得到最终判决结果。本发明方法能够对不同分布密度的遥感图像有很好的目标分割效果，解决了传统方法中人工分割、测绘高成本、高误差的问题。

公开(公告)号：CN114626952A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210106826.0

申请日：2022-01-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  韩冰 ,  赵瑶池

IPC: G06Q50/02 ,  G06T7/60 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种新颖的鱼体形态学特征精准测量方法：步骤1，对数据集进行数据增强处理；步骤2，输入步骤1处理后的数据集，利用Mask_LaC R‑CNN进行训练得到训练模型；步骤3，利用测量装置得到待检测鱼体图片数据；步骤4，利用步骤2的训练模型得到detection box，根据测量板与detection box对应比例关系得到准确鱼体形态参数。利用本发明方法能够实现批量、高效、准确地对鱼体形态学特征的端对端测量，解决现有智慧水产养殖方法中实例分割适配性过窄，所检测鱼体特征参数单一的问题。

公开(公告)号：CN119561635A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411717916.9

申请日：2024-11-27

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  郭世龙 ,  赵瑶池

IPC: H04B17/382 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种增强注意力机制与位置编码的宽带频谱感知方法及装置，该方法包括：对宽带频谱信号进行欠采样和降维处理，得到预处理信号；对所述预处理信号进行增强注意力机制处理，获得增强注意力机制处理后的信号；对所述预处理信号进行位置编码，获得增强信号位置信息；将增强注意力机制处理后的信号和位置编码后的信号输入到特征提取网络，获得信号特征；对特征提取网络输出的信号特征进行分类识别，得到频谱感知结果。

公开(公告)号：CN119337194A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410803974.7

申请日：2024-06-20

Applicant: 海南大学

Inventor： 赵瑶池 ,  廖江林 ,  胡祝华 ,  夏静文 ,  吴伟 ,  戴志明 ,  覃善兴

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明实施例公开了一种渔船双拖行为的识别方法及装置，获取渔船的轨迹数据，并且进行预处理、相似度计算、数据标注；所述轨迹数据包括MMSI、经度、维度、速度、航向、时间、船舶类型、目的地、所属国家；构建动态均衡损失学习框架；所述动态均衡损失学习框架确定渔船的第一轨迹数据和第二轨迹数据的共同时间区间；以Δt为采样周期分别对处于共同时间区间内的第一轨迹数据和第二轨迹数据进行重采样，获得由L个样本点组成的轨迹数据；确定所述轨迹数据中每个样本点a′i和b′i对应的时间戳并且根据时间顺序排列形成时间序列数据；通过构建的TimesBlock网络对所述时间序列数据进行快速傅里叶变换、二维张量转换、特征提取和拼接，获得的最终的特征表示；对提取到的特征表示进行加权求和，获得融合特征；通过所述融合特征训练模型，以判断渔船是否存在双拖行为；在训练过程中，通过DEL不平衡损失函数优化模型，使其预测结果与实际标签的差异最小化。

公开(公告)号：CN119274080A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411509716.4

申请日：2024-10-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  陈俊霏 ,  赵瑶池

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/048 ,  G06V10/54 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种离散边缘特征引导的遥感船舶尾迹旋转检测方法及装置，构建了一种由离散边缘特征引导的旋转检测方法。通过构造了一个聚焦于离散边缘的特征提取模块，它通过并行的边缘分支设计，能够在捕获图像空间特征的同时感受像素梯度的强度变化，从而获得更加丰富的特征表示。通过上下文注意力融合模块，将上下文特征自适应地融合，有效提升模型的全局感知能力。通过对角约束的ProbIoU，它通过考虑最小外接水平矩形的相对对角距离，进一步增强了对旋转角度和形状的描述能力，本发明使用上述策略进一步提高了模型的检测能力，使其能够更好地满足实际应用的需求。

公开(公告)号：CN114627135B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202210018598.1

申请日：2022-01-08

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  余创 ,  赵瑶池

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于实例分割网络和投票机制的遥感图像目标分割方法：步骤1，构建训练数据集，对训练样本进行数据增强和三通道分离操作，生成九个训练集；步骤2，引入实例分割网络训练并生成九个模型；步骤3，对待检测样本进行合理填充，采用滑动窗口重叠裁剪方法，将高分辨率的待检测样本依次切割成图像块；步骤4，利用九个训练好的模型进行分割，将分割后的图像块用均值法拼接，得到同一原始测试样本的九张分割图像；步骤5，对于每个测试样本图片，通过九张分割图像对每个像素进行两次投票得到最终判决结果。本发明方法能够对不同分布密度的遥感图像有很好的目标分割效果，解决了传统方法中人工分割、测绘高成本、高误差的问题。

公开(公告)号：CN118470096A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410552201.6

申请日：2024-05-07

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  刘广丰 ,  卢俊霖 ,  陈俊霏

IPC: G06T7/70 ,  G06T3/60 ,  G06T7/20 ,  G06T17/05 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明实施例公开了一种针对VSLAM关键帧筛选与局部BA优化方法及装置。所述方法包括：通过分析帧间的相对运动量确定当前帧筛选为关键帧；将所述关键帧添加到关键帧列表中；根据所述关键帧列表中关键帧的位姿和地图点，使用基于DogLeg算法进行局部BA优化进行精确校正。

公开(公告)号：CN118379788A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410084983.5

申请日：2024-01-19

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  魏天娇

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V40/10 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种水质与鱼类行为双向映射模型的构建方法及装置，所述方法包括：将采集到的视频数据，按照每一帧单独分离为图片并且对图片中的鱼体进行标注，获得若干张带有标签的图片；确定每一张带有标签的图片中鱼体锚框左上角和右下角的坐标，并且根据其确定鱼体的中心坐标；通过连续帧图片中的鱼体中心坐标和时间差确定游动参数；所述游动参数包括鱼类速度、鱼类加速度和鱼类游行高度；将所述游动参数及对应的水质参数作为输入，通过随机森林模型进行分类、回归，分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测，获得双向映射关系。

公开(公告)号：CN118154645A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410419068.7

申请日：2024-04-09

Applicant: 海南大学

Inventor： 胡祝华 ,  顾炎铭

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/62 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明实施例公开了一种单拖网渔船轨迹检测方法及装置，所述方法包括：构建Fusion former视觉模块和双塔Transformer模块；通过Fast Attention机制优化各个模块中的二次计算复杂度；通过所述Fusion former视觉模块和双塔Transformer模块从数据中提取特征；构建Dual‑gate双层门结构；通过Dual‑gate双层门结构对提取的特征拼接后，获得概率值[p1p2]；根据所述概率值[p1p2]中当p1值大于p2值，则为单拖轨迹，反之为非单拖轨迹。本发明使得检测方法的输出具有鲁棒性和稳定性。