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公开(公告)号:CN118038038A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410056486.4
申请日:2024-01-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于统计学改进的弱监督语义分割方法、装置及介质,其中方法将待分割图像输入基于统计学改进的语义分割网络中,生成分割结果图,语义分割网络包括:特征编码模块:用于将输入的待分割图像处理为具有空间权重参数的特征图;语义亲和信息模块:用于基于统计学原理提取语义亲和信息;特征解码模块:将经过特征编码模块处理后的特征图送入相应的解码器经过上采样得到最终的分割结果。与现有技术相比,本发明能够提高网络对全局特征的提取能力,改进的基于统计学原理的语义亲和模块能够提高网络对语义亲和信息的提取能力,增加语义分割精度,同时端到端的网络弥补了多阶段训练复杂性高的缺点。
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公开(公告)号:CN117901103A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410100465.8
申请日:2024-01-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向垃圾处理场景的抓取机器人控制方法、系统、介质,方法包括:实时采集图像并利用预设的通信协议发送至服务端进行逐帧推理,接收包括物品种类和坐标的实时推理结果;基于所述实时推理结果,利用本地的传感器移动至要处理的目标物品并抓取所述目标物品;在抓取到所述目标物品后,基于所述实时推理结果,利用本地的传感器移动至放置所述目标物品的目标位置处并放置目标物。与现有技术相比,本发明具有改善推理的即时性、机器人成本低等优点。
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公开(公告)号:CN114445295A
公开(公告)日:2022-05-06
申请号:CN202210059428.8
申请日:2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种图像噪声去除方法、装置、设备及介质,该方法包括如下步骤:接收待处理的噪声图像;将待处理的噪声图像输入至并行网络层,通过并行网络层中Net‑s网络提取噪声图像的结构信息S,通过Net‑d网络提取噪声图像的细节信息D;将所述并行网络层提取的结构信息S与细节信息D进行融合,获得清晰图像本发明能够显著提高去噪后图像细节清晰度,且适用范围广,可在噪声水平未知的情况下实现去噪。
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公开(公告)号:CN119963998A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510038085.0
申请日:2025-01-10
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及遥感影像变化检测技术领域,尤其涉及一种基于局部细节特征聚合的冰川变化遥感检测方法及系统,通过对局部细节信息的有效聚合与优化,在复杂地形与多变环境条件下显著提高冰川变化检测的精度,增强对冰川边缘微细结构的捕捉与识别能力。系统包括:多尺度特征提取模块:用以提取高分辨率双时相冰川影像多尺度特征。局部细节聚合模块:用以聚合冰川局部细节信息检测冰川图像的边缘和过渡区域。形状感知模块:用以灵活地捕捉冰川复杂的结构和轮廓。多尺度差异预测模块:用以同时处理大尺度和小尺度的变化,提供更全面的检测结果。与现有技术相比,本发明能够精确检测冰川的复杂形状和边界信息,准确识别位于冰川边缘处的微小变化区域。
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公开(公告)号:CN119882790A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510007917.2
申请日:2025-01-03
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明涉及海洋智能系统技术领域,尤其涉及一种无人潜器的自适应航迹控制方法,该方法通过实时采集无人潜器在复杂海洋环境中的运行参数,基于DUAE算法自适应地提取参数的关键特征,并将其作为IDDPG算法的状态空间。通过在IDDPG算法中引入连续的高斯噪声,有效提高控制策略的探索性,从而避免陷入局部最优解。采用小批次随机采样的方式从重播缓冲区中采集样本,降低样本间的相关性,并通过软更新方法防止目标网络发生过拟合。基于IDDPG算法实时生成自适应航迹控制策略,确保无人潜器高精度地完成航迹跟踪任务。与现有技术相比,本发明具有提高了无人潜器的航迹跟踪精度和任务执行效率等优点。
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公开(公告)号:CN118192635A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410407734.5
申请日:2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于ETM‑MDQN的无人机自适应路径规划方法、装置及介质,其中方法包括以下步骤:构建深度强化学习MDQN网络,将无人机路径规划问题建模为马尔可夫决策过程;根据无人机与障碍物的实际距离状态和状态变化误差设定事件触发机制的触发条件,当满足预设的事件触发条件时更新无人机的动作策略和MDQN网络的Q值;通过最小化损失函数优化MDQN网络的参数;利用优化后的MDQN网络进行实时无人机自适应路径规划。与现有技术相比,本发明充分利用计算资源,考虑了未来多个时间步的奖励,提高了复杂环境下路径规划策略的鲁棒性和有效性。
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公开(公告)号:CN120068914A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510106583.4
申请日:2025-01-23
Applicant: 海南大学
IPC: G06M1/10
Abstract: 本发明涉及自动计数器技术领域,具体涉及一种基于STM32的流水线红外计件器系统,该系统包括:STM32F407VET6主控板模块:用以对各个子模块进行控制以及处理各个子模块的输入输出信号;红外对射式感应器模块:用以将采集到的光信息转换为电信号,再交由主控板处理;按键输入模块:用以选择系统的计数模式,实现系统进入不同的功能;OLED输出显示模块:用以显示各种文字、数字提示信息;蓝牙模块:用以实现远距离控制计数器系统,从而省去现场手动地管理计数器系统;蜂鸣器模块:用以控制故障报警以及计件峰值数量报警。与现有技术相比,本发明具有计数稳定、准确、可远程控制等优点,进而能够提高现有的工厂计数工作效率。
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