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公开(公告)号：CN116894923B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202310886947.6
申请日：2023-07-19
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像映射转换密集匹配与三维重建方法，包括步骤：接收第一遥感影像；对所述第一遥感影像进行正射纠正，获得第二遥感影像；对第二遥感影像进行重采样，获得第三遥感影像；对第三遥感影像进行自适应扩展分块，并对分块后的影像进行密集匹配生成对应的视差图；基于视差图和分块信息，将每对同名像点恢复到其在正射纠正影像上的坐标，再对同名点对进行逆正射纠正，将点对坐标恢复到第一高分辨率遥感影像上，获得对应的三维点坐标形成的三维点云；对三维点云进行栅格化采样生成高分辨率DSM。
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公开(公告)号：CN114937213B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210194973.8
申请日：2022-03-01
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/13 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种基于地球同步卫星数据的火点检测和识别方法，其特征在于：先计算每个波段的遥感影像中各个像素点对应的环境信息，再将所有波段的遥感影像中的每个像素点的图像信息与对应的环境信息拼接在一起，作为像素点的输入特征，逐个像素点输入神经网络模型进行火点检测，并将检测结果显示出来。本发明的火点检测方法使用环境背景值和环境稳定值作为环境信息，并使用卷积神经网络对数据进行学习，通过多尺度的卷积和残差结构，能够从多个尺度综合分析各个特征之间的关系，以此提取出更加本质的特征，同时残差结构保证了原始特征不会被丢失，使得模型能够适用于各种环境，提高火点检测的速度与预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117974502B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410007322.2
申请日：2024-01-03
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种多幅亮度不均匀图像的色彩校正与自然度恢复方法，属于图像处理中的色彩校正技术领域。包括：获取至少两幅待处理影像，将每一幅所述待处理影像分解为照度分量和反射率分量；对每一幅所述待处理影像的照度分量进行自适应亮度改善和对比度增强，并采用颜色一致性优化策略进行优化；将每一幅优化后的所述待处理影像的照度分量和其对应的反射率分量合成为增强后的影像，并进行多波段混合以生成镶嵌图；采用分块的Wallis变换得到恢复后的每一幅所述待处理影像。本发明给出了用于多波段混合的定权策略，同时仅对图像的照度分量进行图像增强和颜色一致性优化有效地保留了图像的细节信息，两者组合实现了影像间强度的均匀过渡。
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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：CN114694017B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210406103.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明属于水下目标检测技术领域，公开了一种轻量级水下目标检测方法、系统、介质、设备及终端。采用CSPDarknet18作为骨干网络来初步提取特征；利用Dense策略提取不同层次和尺度的图像特征；在主干特征提取网和FPN结构之间添加AFF模块，实现跨通道信息交互；构建FPN和PANet网络，同时提取具有语义信息和位置信息的特征；采用深度可分卷积替换普通卷积对加强特征提取网进行重建，以减少参数数量。本发明主要对海参、扇贝、海胆和海星的图像进行定位和识别。实验结果表明，本发明的方法在2020URPC水下目标检测数据集上的mAP达到78.18％，模型参数大小为37.22M，在獐子岛海域的现场采集视频数据上的处理速度分别为10.95和28.05FPS，在准确性和速度方面都取得较好的效果。
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Patent Agency Ranking
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：CN109247307B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201810973479.5
申请日：2018-08-24
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种主动式深海宏生物诱捕装置及方法，所述装置包括水下载体、下位机、捕捞装置、水下摄像机；所述水下载体用于搭载下位机、捕捞装置和水下摄像机；所述下位机用于接收来自水下摄像机的图像信号并进行识别、判断和执行动作；所述捕捞装置用于接收下位机传来的控制命令并实施捕捞；所述水下摄像机朝向捕捞装置，用于采集连续图像数据，并将其上传至下位机。本发明通过机器或人工视觉，主动判断宏生物是否出现，由计算机或人工决定是否实施抓捕；该装置结构简单，动作灵敏，系统投入小，成功率高。
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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：CN107314763B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201710583487.4
申请日：2017-07-18
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法，包括以下步骤，S01：构建基于RFM的像方空间影像定位的函数模型；S02：引入约束条件；S03：对待估参数进行求解。其优点在于，在常规区域网平差数学模型基础上引入约束条件，避免无控制点情况下由于必要起算数据缺失引起的解不唯一问题，同时采用制约函数法对未知参数进行最优估计，保留函数模型的原始非线性形式，将带约束条件的非线性问题转化为求解无约束函数极值的问题，避免采用线性最优估计算法带来的模型误差问题，从而保证无控制点情况下卫星影像区域网平差解的高精度。
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