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公开(公告)号：CN118037778A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410227097.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供了一种基于模板提示的视频目标实时跟踪系统及方法，所述系统包括骨干网络、颈网络、多尺度层次Transformer网络以及预测头，所述骨干网络输出搜索区域特征、动态模板特征和初始模板特征给颈网络，所述颈网络包括动态模板提示器，将初始模板特征和动态模板特征输入到动态模板提示器，得到融合模板，所述多尺度层次Transformer从骨干网络和动态模板提示器的不同阶段获取输入，输出一个向量给预测头，所述预测头包含得分预测头和角点预测头，得分预测头对预测质量进行打分，如果得分超过设定的置信度阈值，并达到更新间隔，动态模板就会更新，角点预测头预测出物体在搜索区域的位置，实现跟踪。本发明方法精度更高，速度更快，适用于轻量级网络。
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公开(公告)号：CN109190800A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810898056.1
申请日：2018-08-08
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于spark框架的海面温度预测方法，包括如下步骤：在spark框架下启动动态时间归整DTW算法，并从分布式文件系统中将数据载入到Spark集群，完成数据的预处理；将完成预处理的数据collect到本地生成类比模式和参考模式；在Spark框架下，调用Spark的工作集群，计算类比模式与参考模式的动态时间归整距离DTW；按动态时间归整DTW距离的大小排序后，取出前k个类比模式作为训练集，训练一个具有预测能力的模型；将参考模式作为预测模型的输入得到输出结果，再对输出结果进行反归一化处理得到最终预测结果。本发明通过历史海面温度时间序列数据预测出未来五天内的海面温度，有效克服了现有海面温度预报中预报效率和预报精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN107203871A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710379894.3
申请日：2017-05-25
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及一种基于Activiti与任务调度优化的海洋设备检定系统，所述海洋设备检定系统包括设备检定模块、证书流转模块，所述的设备检定模块包括仪器接收登记模块、仪器分发模块、仪器检定模块、收发仪器模块，所述的证书流转模块包括出具证书模块、证书审核模块、证书授权模块、证书打印盖章模块、发放证书模块。其优点在于，检定流程管理系统化、规范化、流程化，可以实时追踪业务状态；利用任务调度策略对仪器分发、仪器检定进行分配，提高工作效率，减少工作时间；利用Activiti引擎，使得流程可视化，提高相关业务人员的协作。
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公开(公告)号：CN111627047B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010428204.0
申请日：2020-05-20
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/09 , G06T5/00 , G06T5/40
Abstract: 本发明提供一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，包括步骤：S1：获取水下鱼类视频数据集；S2：对水下鱼类视频数据集进行预处理，获得预处理视频帧图像集；S3：利用GMG背景去除算法提取预处理视频帧图像集中各预处理视频帧图像的前景；S4：利用LBP算法提取获得前景图像集的纹理特征集，并对前景图像集进行灰度值特征提取获得灰度特征集；S5：分别利用纹理特征集和灰度特征集对PLS分类器进行训练；S6：利用最优PLS分类器对水下鱼视频序列进行目标检测。本发明的一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，可实现对水下鱼类目标的快速检测，并可减少传统方法人工检测以及深度学习中的大量人工标记。
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公开(公告)号：CN107203871B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710379894.3
申请日：2017-05-25
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及一种基于Activiti与任务调度优化的海洋设备检定系统，所述海洋设备检定系统包括设备检定模块、证书流转模块，所述的设备检定模块包括仪器接收登记模块、仪器分发模块、仪器检定模块、收发仪器模块，所述的证书流转模块包括出具证书模块、证书审核模块、证书授权模块、证书打印盖章模块、发放证书模块。其优点在于，检定流程管理系统化、规范化、流程化，可以实时追踪业务状态；利用任务调度策略对仪器分发、仪器检定进行分配，提高工作效率，减少工作时间；利用Activiti引擎，使得流程可视化，提高相关业务人员的协作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232180A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011094743.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种夜晚水下鱼类目标检测方法，所述目标检测方法包括：按一定时间间隔获取夜晚水下鱼类图像；使用MSRCP算法对所述夜晚水下鱼类图像进行图像增强处理，获取增强后夜晚水下鱼类图像；将所述增强后夜晚水下鱼类图像输入已训练的DetNASNet主干网络进行特征信息提取；将提取的所述特征信息输入经Soft‑NMS算法优化后的Cascade R‑CNN模型进行目标检测；获取所述夜晚水下鱼类目标检测结果。该方法避免了夜晚环境下光照对目标检测所造成的不良影响，提高了水下鱼类图像的色彩质量，可以有效去除重复的候选框，利用更加高效的目标检测主干网络，使得夜晚水下鱼类的目标检测更加精准、高效。
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公开(公告)号：CN111627047A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010428204.0
申请日：2020-05-20
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，包括步骤：S1：获取水下鱼类视频数据集；S2：对水下鱼类视频数据集进行预处理，获得预处理视频帧图像集；S3：利用GMG背景去除算法提取预处理视频帧图像集中各预处理视频帧图像的前景；S4：利用LBP算法提取获得前景图像集的纹理特征集，并对前景图像集进行灰度值特征提取获得灰度特征集；S5：分别利用纹理特征集和灰度特征集对PLS分类器进行训练；S6：利用最优PLS分类器对水下鱼视频序列进行目标检测。本发明的一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，可实现对水下鱼类目标的快速检测，并可减少传统方法人工检测以及深度学习中的大量人工标记。
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公开(公告)号：CN106919783A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710041585.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种浮标数据的多目标关联度划分处理方法，所述浮标数据的多目标关联度划分处理方法包括以下步骤：获取历年台风与浮标数据；构建浮标关系图；多目标问题公式化；构建针对浮标数据定制的NSGA‑II算法(带精英保存策略的非支配排序遗传算法)；输出适合浮标数据的多目标布局方法。其优点在于，将海区中所有的浮标构成图，将浮标分布划分区域存储；使微区内浮标数据相关性最大化、微区间的相关性最小化、跨微区通信时间最小化，并且使微区负载平衡；对海洋应急预警、预报、台风资料分析提供高效检索方式，并提高预报精度；促进业务化常规预报的质量、数值模式同化的效果、防灾减灾与应急预报决策的正确制定以及维权执法等海上活动的保障能力。
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公开(公告)号：CN103512562A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310434992.4
申请日：2013-09-24
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了基于Arduino的近岸海域环境自动监测及预警系统，包括数据采集终端节点、汇聚节点、监测浮标、远程数据库服务器、环境监测中心。数据采集终端节点和汇聚节点的主控板以开源的电子原型平台Arduino为基础，采用ATmega2560为核心的微处理器，通过一定的定制完成对海洋环境数据和监测点位置信息的采集、存储、处理和转发。本发明还公开了从国外卫星遥感网站自动获取海洋环境数据，并进行集成的方法。本发明以实现在线实时动态立体监测为目的，通过实时采集近海环境数据以及与卫星遥感数据的集成，可解决目前海洋环境监测技术和方法只是建立在单点传输海洋环境数据和取样分析的问题。
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公开(公告)号：CN109190800B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810898056.1
申请日：2018-08-08
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于spark框架的海面温度预测方法，包括如下步骤：在spark框架下启动动态时间归整DTW算法，并从分布式文件系统中将数据载入到Spark集群，完成数据的预处理；将完成预处理的数据collect到本地生成类比模式和参考模式；在Spark框架下，调用Spark的工作集群，计算类比模式与参考模式的动态时间归整距离DTW；按动态时间归整DTW距离的大小排序后，取出前k个类比模式作为训练集，训练一个具有预测能力的模型；将参考模式作为预测模型的输入得到输出结果，再对输出结果进行反归一化处理得到最终预测结果。本发明通过历史海面温度时间序列数据预测出未来五天内的海面温度，有效克服了现有海面温度预报中预报效率和预报精度不高的问题。
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