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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114519723B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111599856.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于金字塔影像分割的陨石坑自动提取方法，其特征在于：以均分方式对待检月球DEM影像进行裁剪，构建多尺度金字塔影像，并将金字塔影像的所有层影像调整至统一尺寸，然后从底层至顶层将各层影像逐一输入U‑Net神经网络模型进行陨石坑的边缘分割，再利用模板匹配算法提取各个陨石坑的基于当前金字塔影像像素矩阵的像素中心坐标和大小，最后利用转换关系，计算各个陨石坑实际对应的经纬度中心坐标和半径。对现有陨石坑分割提取方法进行改进，使之适用于月球DEM中多尺度陨石坑的准确提取，为更完整的陨石坑目录集和航天器选址着陆提供支持。
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公开(公告)号：CN114845075B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210215620.1
申请日：2022-03-07
Applicant: 上海海洋大学
IPC: H04N5/781 , H04N21/231 , H04N21/234 , H04N21/433 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种用于高速视频数据的自适应采集与存储方法，包括针对高速视频数据采集的实际应用要求，在采集时间、采集数据流固定的情况下，采集帧率与采集图像的开窗大小的自适应模型，根据采集设备的采集帧频，计算采集图像的开窗大小，执行采集操作；在总缓冲区域小于50％的处理器内存容量的前提下，以采集图像的开窗大小作为单个内存缓冲区的容量，计算内存缓冲区的个数，然后采用循环读写的方式依次逐一向各个内存缓冲区读写高速视频数据；建立硬盘的传输速度与存储方式的自适应模型，根据开窗大小，计算存储设备的存储速度，再判断所述存储速度是否大于存储设备的缓存区对应的存储速度，若是，则先将高速视频数据存储至硬盘缓存区，再存储之硬盘介质里；否则，直接将高速视频数据存储至硬盘介质里。
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公开(公告)号：CN116403051A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310461638.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/58 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种多源数据融合的陨石坑年龄分类方法。本发明的陨石坑年龄分类方法包括：准备用于训练的陨石坑多源融合数据，每个陨石坑多源融合数据中包括图像融合数据和属性融合数据，属性融合数据中融合形态属性融合数据和地质属性融合数据；搭建陨石坑年龄分类判定深度学习模型；利用用于训练的陨石坑多源融合数据对陨石坑年龄分类判定深度学习模型进行半监督学习训练；将待判定年龄的陨石坑数据输入训练好的分类判定模型，来判断陨石坑的年龄类别；陨石坑年龄分类判定模型中设置有图像特征提取通道、属性特征提取通道、特征融合模块、预分类模块以及决策融合模块。本发明的陨石坑年龄分类方法提升了陨石坑年龄分类判定的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114845075A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210215620.1
申请日：2022-03-07
Applicant: 上海海洋大学
IPC: H04N5/781 , H04N21/231 , H04N21/234 , H04N21/433 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种用于高速视频数据的自适应采集与存储方法，包括针对高速视频数据采集的实际应用要求，在采集时间、采集数据流固定的情况下，采集帧率与采集图像的开窗大小的自适应模型，根据采集设备的采集帧频，计算采集图像的开窗大小，执行采集操作；在总缓冲区域小于50％的处理器内存容量的前提下，以采集图像的开窗大小作为单个内存缓冲区的容量，计算内存缓冲区的个数，然后采用循环读写的方式依次逐一向各个内存缓冲区读写高速视频数据；建立硬盘的传输速度与存储方式的自适应模型，根据开窗大小，计算存储设备的存储速度，再判断所述存储速度是否大于存储设备的缓存区对应的存储速度，若是，则先将高速视频数据存储至硬盘缓存区，再存储之硬盘介质里；否则，直接将高速视频数据存储至硬盘介质里。
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公开(公告)号：CN114519723A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111599856.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于金字塔影像分割的陨石坑自动提取方法，其特征在于：以均分方式对待检月球DEM影像进行裁剪，构建多尺度金字塔影像，并将金字塔影像的所有层影像调整至统一尺寸，然后从底层至顶层将各层影像逐一输入U‑Net神经网络模型进行陨石坑的边缘分割，再利用模板匹配算法提取各个陨石坑的基于当前金字塔影像像素矩阵的像素中心坐标和大小，最后利用转换关系，计算各个陨石坑实际对应的经纬度中心坐标和半径。对现有陨石坑分割提取方法进行改进，使之适用于月球DEM中多尺度陨石坑的准确提取，为更完整的陨石坑目录集和航天器选址着陆提供支持。
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