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公开(公告)号：CN114720989B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210162183.1
申请日：2022-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种双目视觉与声呐协同探测方法及一体化跨域探测系统，本发明方法包括：通过无人检测系统获取港口环境信息，初步确定所需探测位置，并将信息传递给地面控制人员；地面控制人员判断当前区域需要探测后，利用水下目标无人检测系统读取声呐图像信息；对声呐图像进行降噪和增强预处理，并训练出水下目标识别模型；控制水下机器人驶向目标物，通过双目摄像机对目标进行识别，并计算目标物的准确位置；水下机器人靠近目标位置后，声呐开始工作，其搭载的双目摄像头拍摄画面由地面控制站显示；将所获取的信息保存到地面控制站，并由地面控制站的工作人员通过后期处理进行数据筛选和利用。解决了现有技术中检测效率低且探测距离受限制等问题。
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公开(公告)号：CN114442652B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210073947.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D1/485 , H04N7/18 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于空海潜跨域协同的港口设施立体巡检方法、系统，该方法包括通过无人机搭载监控摄像头获取港口环境信息，确定所需巡检位置，并将信息传递给地面控制人员；地面控制人员判断该区域需要巡检后，无人机进入悬停状态，进行实时水面监控，地面控制人员向无人艇发出巡检信号；无人艇作为水面通讯载体，引导水下机器人到达指定巡检位置巡检；水下机器人靠近目标位置后，声呐工作，地面控制站显示拍摄画面，控制人员截取画面中检测构件是否出现裂缝的照片；将照片保存到地面控制站，并由控制人员通过测量程序得到测量数据。本发明将无人机、无人艇、水下机器人及其搭载的声呐和双目摄像头连接成一个系统，可进行立体式巡检。
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公开(公告)号：CN117611848A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311499253.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维匹配的海浪动态反演方法，包括以下几个步骤：进行图像结构与颜色的多维匹配；进行水面场景结构特征提取；进行海浪图像颜色匹配；计算总损失；利用遗传算法迭代出虚拟海浪模型参数组合最优解。本发明结合虚拟海浪生成和图像风格迁移技术，通过真实海浪图像和虚拟海浪参数的反演，实现了高效、实时且逼真的水面动态效果。本发明具有计算复杂度低、实时性好的优势，并能生成多样化的虚拟海浪图像。本发明能够应用于海洋工程、航海模拟、游戏开发和电影特效等领域，提升水面模拟的真实感和视觉效果。本发明通过迭代海浪图像以获取适应度更高的海浪参数组合，可以获得符合指定内容和风格要求的最佳生成图像及其对应参数。
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公开(公告)号：CN117557793A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311410749.9
申请日：2023-10-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局上下文引导的实时水面语义分割网络的方法，包括以下步骤：从公开数据集中按照9:1的比例划分训练集和测试集；设置训练参数，将测试集输入到经过训练集训练后的基于局部‑全局上下文引导的实时水面语义分割网络中，得到语义分割结果。本发明的局部‑全局模块包含密集空洞特征提取模块和上下文增强的可分离自注意力两个部分，其中密集空洞特征提取模块实现对局部细节信息的增强，上下文增强的可分离自注意力实现模型感受野扩大。此外，本发明还利用亚像素下采样模块来避免特征信息的损失以提高分割精度。实验证明本发明在取得高精度、减少模型大小及提高实时性方面取得了良好的平衡。
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公开(公告)号：CN117496586A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311237749.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01S15/02 , G01J5/00 , G01J5/48
Abstract: 本申请涉及图像处理及行为识别技术领域，公开了一种基于视频图像的人员异常行为识别方法，包括云端处理器，所述云端处理器连接有人体图像识别模块，所述人体图像识别模块用于识别场景中人员运动状态的视频图像数据，所述云端处理器连接有人体检测和跟踪模块，所述人体检测和跟踪模块用于对视频图像中的人体进行检测和跟踪，以提取人员的位置和动态信息。通过人体图像识别模块和行为特征提取模块的配合，使得在检测人员异常行为时，能够穿透遮挡物对人员行为进行检测，提高视频图像的识别精度，从而提高人员异常行为的识别准确度，同时通过数据增强和合成技术扩充数据集，平衡正常、异常行为样本的比例，提高模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152682A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311070806.3
申请日：2023-08-23
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及安防监控技术领域，公开了一种人群异常态势量化方法，包括以下步骤组成：建立背景，采集局部区域内监控图像，并取起始前两帧图形的加权和建立初始背景模型，即为B0(x，y)＝a*Ik‑2(x，y)+b*Ik‑1(x，y)；S2：背景差图像及其分块，将上步骤中所采集的视频中设第k帧时刻的背景图像表示为Bk(x，y)，用背景差分法得到当前帧图像Ik(x，y)与背景图像Bk(x，y)的差分图像Dk(x，y)。通过建立背景、背景差图像及其分块、背景更新以及目标提取等多个步骤，从而将局部区域内采集的视频或者图像中人体行为进行识别，并且还可以解决目标任务在激进型非线性运动时的漏跟踪现象，对场景中发生的目标异常行为具有较高的识别率。
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公开(公告)号：CN114442652A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210073947.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于空海潜跨域协同的港口设施立体巡检方法、系统，该方法包括通过无人机搭载监控摄像头获取港口环境信息，确定所需巡检位置，并将信息传递给地面控制人员；地面控制人员判断该区域需要巡检后，无人机进入悬停状态，进行实时水面监控，地面控制人员向无人艇发出巡检信号；无人艇作为水面通讯载体，引导水下机器人到达指定巡检位置巡检；水下机器人靠近目标位置后，声呐工作，地面控制站显示拍摄画面，控制人员截取画面中检测构件是否出现裂缝的照片；将照片保存到地面控制站，并由控制人员通过测量程序得到测量数据。本发明将无人机、无人艇、水下机器人及其搭载的声呐和双目摄像头连接成一个系统，可进行立体式巡检。
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公开(公告)号：CN117496428A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311410748.4
申请日：2023-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前景与背景融合的关键设备识别方法，包括以下步骤：进行前景与背景目标的检测与识别；进行特征提取与图像匹配；构建第i个设备的前景与背景的空间拓扑关系；实现目标的精准识别。本发明通过利用前景目标和背景目标的空间拓扑关系，建立二者的联系，利用背景信息对前景设备目标进行佐证，就能够实现对前景目标的精准识别。本发明不仅适合舰船机舱这样的大空间尺度系统，也适合像电子元器件这样的小空间尺度的目标识别。本发明的Ghostbottlenet模块与YOLOV5中CSP模块相比，不仅减少了模型体积，且新的特征图可以有效消除冗余特征以获得更轻量的模型，弥补YOLOV5细节特征的不完整缺点。
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公开(公告)号：CN114720989A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210162183.1
申请日：2022-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种双目视觉与声呐协同探测方法及一体化跨域探测系统，本发明方法包括：通过无人检测系统获取港口环境信息，初步确定所需探测位置，并将信息传递给地面控制人员；地面控制人员判断当前区域需要探测后，利用水下目标无人检测系统读取声呐图像信息；对声呐图像进行降噪和增强预处理，并训练出水下目标识别模型；控制水下机器人驶向目标物，通过双目摄像机对目标进行识别，并计算目标物的准确位置；水下机器人靠近目标位置后，声呐开始工作，其搭载的双目摄像头拍摄画面由地面控制站显示；将所获取的信息保存到地面控制站，并由地面控制站的工作人员通过后期处理进行数据筛选和利用。解决了现有技术中检测效率低且探测距离受限制等问题。
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公开(公告)号：CN119516426A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411477652.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种基于非凸时空低秩鲁棒主成分分析的动态背景下运动目标检测方法，包括以下步骤：获取运动目标的视频信息；将所述运动目标的视频信息转化为三维观测矩阵；根据运动目标的背景和运动目标的特性，将观测视频矩阵O分解为低秩静态背景矩阵B、稀疏运动目标矩阵S和动态背景矩阵E；对分解后的矩阵进行约束，构建基于非凸时空低秩鲁棒主成分分析的动态背景下运动目标检测模型；将非凸时空低秩鲁棒主成分分析的动态背景下运动目标检测模型转化为增广拉格朗日函数，利用交替乘子法对模型的动态背景下运动目标检子问题求解；根据子问题求解的结果得到提取的运动目标，对提取的运动目标进行二值化掩膜，实现对运动目标的检测；本发明在动态背景下能完整检测到运动目标。
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