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公开(公告)号：CN115015907B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210518957.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的粒子滤波检测前跟踪方法及装置。本发明从抑制目标背景信息干扰角度出发，在粒子滤波框架中引入稀疏表示算法对量测数据进行预处理，消除部分噪声杂波的干扰。稀疏表示的量测数据对粒子滤波预测和更新过程都会产生影响。预测过程中新生粒子的产生采用稀疏表示的量测数据作为先验信息，让粒子只在超过一定门限的分辨单元产生，提高粒子利用率；更新过程中，利用稀疏表示的量测数据计算似然比更新粒子权重，获得更加准确的权值信息，从而达到提高算法跟踪精度和检测效率的目的。本发明能实现强噪声强杂波环境下弱小目标的有效检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN117933296A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116049.7
申请日：2024-01-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应鲸鱼优化的粒子滤波目标跟踪方法，具体步骤包括：对鲸鱼群算法和粒子滤波算法的参数进行初始化；将每个粒子的状态值作为鲸鱼的位置，并根据运动轨迹生成状态方程和观测方程；对初始重要性密度函数进行采样，形成初始的粒子集合；根据重要性密度函数，计算粒子的重要性权重；将重要性权重值作为适应度值并计算全局最优值，自适应调节惯性权重值和迭代因子；根据重要性权重值更新粒子的位置；判断是否达到最大迭代次数，输出每个粒子的状态估计值。本发明对标准鲸鱼优化粒子滤波算法中惯性权重和迭代因子进行参数的自适应，增强了融合后算法的寻优能力，修正了融合后算法的位置更新公式，从而提高了目标跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN113033356B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110265773.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应的长期相关性目标跟踪方法。首先，预处理第一帧图像，得到时间上下文回归模型Rc、目标外观回归模型Rt和检测器Drf。对于后续帧的跟踪，根据前一帧的目标位置创建搜索区域，并提取HOG特征，用以训练相关滤波器模板；进行平移估计，估计出当前帧的目标位置；然后，构建尺度池，自适应的估计出预测目标的最佳尺度，得到当前帧的目标状态；如果最大响应ys小于阈值τr，使用Drf执行重检测，更新目标的位置；接下来，更新Rc；如果最大响应ys大于阈值τa，更新Rt；然后，更新Drf；最后，得到当前帧预测的目标状态、Rc、Rt和Drf。重复以上步骤直到视频图像序列结束。本发明相比长期相关滤波(LCT)等算法提升了目标跟踪的性能，在多种复杂环境下鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN101762815B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201010010102.3
申请日：2010-01-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01S13/89
CPC classification number: Y02A10/41
Abstract: 本发明公开了一种海事岸基雷达图像传输系统及其传输方法，所述的系统包括雷达图像采集服务器、GPRS无线通信模块、雷达图像网络服务器；雷达图像采集服务器实现雷达图像的采集与压缩编码；GPRS无线通信模块接收雷达图像网络服务器发出的图像采集指令、完成雷达图像采集服务器与雷达图像网络服务器之间的无线通信；雷达图像网络服务器实现雷达图像采集的控制和显示功能。本发明解决了雷达图像传输依靠光缆通信受制于地理条件的重大问题，大大降低了海事岸基监管雷达的建设成本，使得对各个海域的监管更加灵活。GPRS无线通信模块在海事岸基雷达站中的应用，可以大大降低雷达站的施工难度，节省建设成本，达到最高的性价比。
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公开(公告)号：CN118212657A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410402293.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于改进AVOD模型的车辆行人检测方法及存储介质，包括：获取kitti数据集，根据kitti数据集构建训练集和验证集；对AVOD模型进行改进，包括：提供CBAM注意力机制，采用注意力机制将AVOD模型的编码器和AVOD模型的解码器进行连接；采用训练集对改进后的AVOD模型进行训练，得到训练后的AVOD模型；将验证集输入训练后的AVOD模型，得到检测结果。通过在AVOD模型中添加CBAM注意力机制，增强AVOD模型对目标的关注和细节的捕捉能力，从而提高图像识别准确性和目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118212509A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410402275.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv5的SAR目标识别算法及存储介质。本发明方法，包括：获取SAR图像数据集；将处理后的SAR图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；向YOLOv5网络结构添加SimAM注意力机制和C3Ghost空洞卷积模块、修改YOLOv5网络结构的损失函数，得到修改后的YOLOv5网络结构；采用训练数据集对修改后的YOLOv5网络结构进行训练，得到训练后的YOLOv5网络结构；将测试数据集输入训练后的YOLOv5网络结构，得到识别结果。通过修改后的模型提高SAR图像目标识别的精度，在复杂背景下，也有着较高的识别率。
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公开(公告)号：CN113190960B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110328589.8
申请日：2021-03-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非等维状态混合估计的并行IMM机动目标跟踪方法，属于雷达机动目标跟踪领域，包括以下步骤：通过传感器采集机动目标的运动轨迹测量值并建立目标运动模型集，通过并行使用基于非等维状态混合估计的IMM算法与基于非等维状态混合估计的AIMM算法，对当前时刻的机动目标进行跟踪；分别将当前时刻运行的基于非等维状态混合估计的IMM算法与基于非等维状态混合估计的AIMM算法得到的全局状态估计与对应的协方差矩阵作为下一时刻基于非等维状态混合估计的IMM算法与基于非等维状态混合估计的AIMM算法的初值，进行下一时刻的跟踪，直至机动目标跟踪结束，通过该方法，能够在目标模型发生切换时，改善信息丢失问题，降低模型切换时较大的峰值误差。
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公开(公告)号：CN113347131A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110548225.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种改进的SLM‑PTS峰均比抑制方法，包括：生成lSLM‑算法：在频域将输入信号序列复制成M组并分别乘以M个相位旋转因子，将M组时域信号平均划分成两组，将两组信号之间任意进行线性组合产生生M2/4组备选信号；生成WHT‑IPTS算法：将输入信号先进行数字映射生成N个已映射数据，将已映射数据输入至预编码器中并与WHT矩阵相乘从而获得已编码的频域数据，将频域数据分割成V个子块，运用次优迭代搜索法找出PAPR值最低的相位因子组合；获得ISLM‑μlaw‑WHT‑IPTS算法，采用ISLM‑μlaw‑WHT‑IPTS算法对OFDM系统中的信号进行PAPR值抑制。
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公开(公告)号：CN101813769A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010154779.4
申请日：2010-04-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种航海雷达探测系统及其探测方法，所述的系统包括雷达天线、雷达接收机、雷达发射机和ARPA雷达终端，所述的雷达发射机接收控制指令并输出状态检测数据；所述的雷达接收机接收控制指令并输出状态检测数据；所述的ARPA雷达终端，带有自适应探测处理与控制软件，能够向雷达发射机、雷达接收机和ARPA雷达终端中的信号检测与目标跟踪处理的滤波器发出工作状态设置指令。所述的方法，包括陆地与岸线检测、回波特征参数计算、基于检测与跟踪交互的相关滤波器、目标质量参数评定、雷达自适应控制。本发明针对不同特性的目标获得检测性能与分辨性能和检测性能与跟踪性能的综合优化，构成面向目标的自适应航海雷达探测系统。
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公开(公告)号：CN113238190B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110391168.X
申请日：2021-04-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD联合小波阈值的回波信号去噪方法，包括以下步骤：获取回波信号，将回波信号设为s(t)；对回波信号s(t)进行EMD分解，得到回波信号的所有固有模态函数IMF分量；分别计算各固有模态函数分量与回波信号s(t)的互相关系数R，第j个固有模态函数的互相关系数记为Rj，找出其中最大互相关系数Rmax，并筛选出Rj＜Rmax/10的IMF分量，将筛选出Rj＜Rmax/10的固有模态函数分量定义为噪声分量，将Rj≥Rmax/10的固有模态函数分量定义为有用分量；将筛选出的噪声分量进行累加，得到累加后的噪声分量，采用改进小波阈值函数，对累加后的噪声分量进行小波阈值去噪处理，得到去噪后的噪声分量；将去噪后的噪声分量与有用分量进行累加，完成信号重构，得到去噪后的信号，该方法提升重构信号信噪比。
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