公开(公告)号：CN119963986A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510038141.0

申请日：2025-01-10

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 饶炜博 ,  张逸飞 ,  吴有东 ,  胡倩宁 ,  陈树森 ,  陈刚 ,  于男

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于RT‑DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法，包括采集海洋生物多视角图像并预处理，得到海洋渔场目标数据集、使用Efficient Block模块来替换模型中的主干网络中的Basic Block模块、引入级联分组卷积注意力模块来替换模型中的AIFI模块、在模型颈部网络中引入基于注意力机制的跨尺度融合模块、配置训练环境将海洋渔场目标数据集的输入改进方法进行训练以及将待检测的目标图像作为输入，得到海洋渔场目标检测结果与海洋渔场目标识别信息作为输出。本发明在目标识别精度和网络体积上取得较好的平衡，提高了定位精确度与识别准确度，能够提升在海洋渔业复杂场景下的检测能力。

公开(公告)号：CN117688978A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311722662.5

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 于男 ,  胡昌宏 ,  万龙图 ,  王镜欢 ,  万泽莹 ,  李金泽

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06F18/25 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请提供了一种融合多源数据的ENSO事件时空预测方法，涉及ENSO预测领域，包括：通过迁移学习技术对获取的历史模拟数据进行扩展；获取观测数据并进行扩展；构建基于自注意力机制的卷积长短期记忆神经网络，通过扩展后的历史模拟数据，对卷积长短期记忆神经网络进行预训练；通过扩展后的观测数据，对预训练后的卷积长短期记忆神经网络进行训练，输出预测结果；通过预测结果，调整卷积长短期记忆神经网络的参数；获取待预测的观测数据，通过训练后的卷积长短期记忆神经网络对待预测的观测数据进行预测，实现对未来时间的ENSO指数预测。通过迁移学习技术对海洋数据和大气数据进行扩展，完善样本数据，在保证预测结果准确性的条件下提高了预测时效。