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公开(公告)号：CN118968274A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410974914.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化改进Yolov8的水下移动目标检测方法及系统，该方法包括：实时获取水下图像输入预先训练好的轻量化目标检测模型中进行水下移动目标检测，输出检测结果，其中，轻量化目标检测模型采用改进的Yolov8模型进行训练，轻量化目标检测模型包括骨干网络、轻量级跨尺度特征融合模块和新型动态检测头；轻量化目标检测模型的执行步骤包括：将水下图像输入骨干网络中，得到不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图输入轻量级跨尺度特征融合模块进行逐步融合，生成富含全局和局部的融合特征；将富含全局和局部的融合特征输入新型动态检测头进行检测，输出检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN118941941A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410923963.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度特征融合的海上目标检测方法，包括：获取海上目标图像，并进行图像预处理；将预处理后的海上目标图像输入特征提取网络中，得到不同层次、不同尺度的图像特征；通过多层高效重参数化泛化特征金字塔网络，对特征提取网络输出的各个图像特征进行第一次多尺度特征融合，得到多个金字塔网络融合特征；通过多层自适应结构特征融合网络，对各个金字塔网络融合特征进行第二次多尺度特征融合，得到多个自适应网络融合特征；将各个自适应网络融合特征输入到分类回归网络，得到海上目标的类别和位置信息。与现有技术相比，本发明提高了海上目标的检测精度和鲁棒性，为海上无人视觉系统的建立提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN118915755A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411017625.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进天牛须搜索算法的无人水面艇路径规划方法，包括如下步骤：读取地图信息，障碍物膨化处理；以当前位置指向终点位置的方向向量为参考，约束天牛随机搜索方向；根据天牛位置更迭进行寻路，排除搜索到的路径点为障碍物或两路径点跨越障碍物的情况；在循环迭代过程中，动态更新天牛步长，更新路径；引入路径优化策略，移除冗余节点；输出优化后的最终路径，绘制路径曲线。本发明通过膨化障碍物、优化搜索方向和步长选择机制，以及路径节点的优化处理，提高了路径质量和规划效率。
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公开(公告)号：CN118938229A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410977340.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声线和运动补偿的水下动态目标定位方法，包括以下步骤：获取M个动态水下传感器节点对水下动态目标进行测量得到的时延测量信息和多普勒频率测量信息，并组合为总测量向量；建立运动效应和声线弯曲下的时延和多普勒频率测量模型，并基于所述总测量向量进一步建立最大似然估计；建立声线直线传输假设下的测量模型，并采用最小二乘法进行求解，得到水下动态目标的初始位置和速度；基于所述最大似然估计，将初始位置和速度作为牛顿迭代法的初始解，并进行迭代求解，得到水下动态目标的位置和速度，完成定位过程。与现有技术相比，本发明具有有效提高定位精度等优点。
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