一种基于深度学习的海面波高反演方法

    公开(公告)号:CN115861734A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211499451.5

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的海面波高反演方法,包括:针对特定的雷达以及对应的航行海洋环境,建立雷达图像数据集;将所述雷达图像数据集划分为训练集、测试集和验证集,对所述雷达图像数据集中的训练集利用深度学习方法进行训练,深度学习模型采用编码器解码器架构,输入为雷达图像,输出为雷达图像每个像素点对应的波面高度;对训练后的的模型通过验证集进行测试,选出效果最佳的模型,并在测试集中评估雷达图像波面反演方法的效果。本发明充分利用深度学习方法的非线性拟合能力,可以有效提高海面波浪的观测精度,具有重要的应用价值。

    基于多自由度机械臂的水下相机补光灯协同控制方法

    公开(公告)号:CN116418954A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310392146.4

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明提供一种基于多自由度机械臂的水下相机补光灯协同控制方法,包括步骤:S1:通过双目深度相机采集水下场景图像,使用多层全连接神经网络学习,进行水下深度精确测量;S2:通过实时得到的场景精确深度信息,依赖计算机视觉计数识别和分类采集图像中的物体,精确建模与计算水下物体的信息;S3:在获得物体在相机坐标系中的坐标后,协同控制补光灯的六轴机械臂。本发明的一种基于多自由度机械臂的水下相机补光灯协同控制方法,在物体外形轮廓复杂、水下环境有遮挡、水体运动复杂的情况下都能灵活稳定地控制相机补光灯配置,以最大程度地降低噪声,捕获清晰的水下图像,提高下游任务的准确性。

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