公开(公告)号：CN117576552A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311586192.4

申请日：2023-11-27

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  李德智 ,  栗旭

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/86 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种底栖动物智能识别方法、装置、设备及介质，该方法采用预设于底栖探查设备上的超声波距离传感器计算与水底的距离信息，并基于所述距离信息对应的启动视觉采集处理单元；指令所述视觉采集处理单元获取水环境图像信息，分析所述水环境图像是否符合预设的识别规则，若符合，则执行识别工作，否则，在附近进一步搜索符合预设识别规则的地点；融合陀螺仪浮动数据对图像像素点进行矫正，并进行图像增强。将所述水环境图像信息输入至视觉采集处理单元中的频域多尺度特征融合神经网络模型中，得到处理后的底栖动物信息，以为底栖动物的进一步分析或取样提供可靠的信息。

公开(公告)号：CN117576552B

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202311586192.4

申请日：2023-11-27

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  李德智 ,  栗旭

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/86 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种底栖动物智能识别方法、装置、设备及介质，该方法采用预设于底栖探查设备上的超声波距离传感器计算与水底的距离信息，并基于所述距离信息对应的启动视觉采集处理单元；指令所述视觉采集处理单元获取水环境图像信息，分析所述水环境图像是否符合预设的识别规则，若符合，则执行识别工作，否则，在附近进一步搜索符合预设识别规则的地点；融合陀螺仪浮动数据对图像像素点进行矫正，并进行图像增强。将所述水环境图像信息输入至视觉采集处理单元中的频域多尺度特征融合神经网络模型中，得到处理后的底栖动物信息，以为底栖动物的进一步分析或取样提供可靠的信息。

公开(公告)号：CN119206460A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411253489.3

申请日：2024-09-09

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  李德智 ,  栗旭

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的底栖动物群落结构识别方法及系统，涉及底栖动物群落结构识别技术领域，该方法包括通过水下摄像机对目标水域进行图像采集，并将采集到的图像传输到计算机中。本发明通过采用图像识别技术，实现对底栖动物的快速、准确识别和分类，大大提高了工作效率，利用图像识别技术，结合底栖动物的形态、纹理、颜色等特征进行识别，有效降低了分类和计数过程中的混淆和错误率，提高了结果的准确性和可靠性，利用实时数据分析技术，能够及时发现底栖动物群落结构的异常变化，为保护水体生态环境提供及时的预警和响应，自动提供针对性的建议和措施，帮助用户更好地改善和保护水体生态环境，提高决策的科学性和有效性。

公开(公告)号：CN118154993A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410567368.X

申请日：2024-05-09

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  栗旭

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于水坝安全检测技术领域，公开了基于声光图像融合的双模态水下大坝裂缝检测方法，构建由DWTResNet网络、双模态融合模块、RPN网络、ROI池化和分类器组成的CW R‑CNN目标检测模型，使用标注好的水下大坝裂缝的光学图像和声学图像组成的水下大坝裂双模态数据集训练CW R‑CNN目标检测模型，实时采集水下大坝的光学图像和声学图像，输入训练后的CW R‑CNN目标检测模型中进行水下大坝裂裂缝检测，输出检测结果。本发明结合光学图像和声学图像两种模态的信息进行判断，可获得更为准确的水下大坝裂缝检测结果。

公开(公告)号：CN118154993B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410567368.X

申请日：2024-05-09

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  栗旭

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于水坝安全检测技术领域，公开了基于声光图像融合的双模态水下大坝裂缝检测方法，构建由DWTResNet网络、双模态融合模块、RPN网络、ROI池化和分类器组成的CW R‑CNN目标检测模型，使用标注好的水下大坝裂缝的光学图像和声学图像组成的水下大坝裂双模态数据集训练CW R‑CNN目标检测模型，实时采集水下大坝的光学图像和声学图像，输入训练后的CW R‑CNN目标检测模型中进行水下大坝裂裂缝检测，输出检测结果。本发明结合光学图像和声学图像两种模态的信息进行判断，可获得更为准确的水下大坝裂缝检测结果。

公开(公告)号：CN117593767A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202410079256.X

申请日：2024-01-19

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 郭波 ,  李德智 ,  栗旭

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/05 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/54 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种河流底栖动物统计方法及系统，具体涉及水生生物统计领域，在河流中不同河段和河床类型选择采样点，利用水下声纳摄像头捕获底栖动物图像数据，利用均值滤波去除底栖动物图像数据存在的噪声，并对图像进行对比度调整，通过边缘检测、颜色直方图形状特征、小波变换以及角点检测提取形状特征、颜色特征、纹理特征以及角点特征信息，使得底栖动物的特征更加清晰明了，通过SIFT特征描述将特征信息转换为数字特征向量，通过随机森林算法构建底栖动物分类模型，提高分类统计的准确性和稳定性，通过对连续时间间隔内底栖动物图像特征向量的分析，获取底栖动物在不同时间点的位置变化信息，利用数据库记录底栖动物数据并进行统计分析和描述。