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公开(公告)号：CN111738278B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010572719.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/54 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V20/05
Abstract: 本发明公开了一种水下多源声学特征提取方法及系统。该方法包括：提取水底地貌图像的地貌特征量、水底地形图像的地形特征量和水底地层图像的地层特征量；地形特征量包括水底坡度、水底坡向、水底表面曲率和水底地表的分形维数特征；地层特征量包括界面线特征量、界面层特征量和表层剖面特征量；界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；表层剖面特征量包括表层剖面的灰度统计特征和表层剖面的垂向纹理特征；将地貌特征量、地形特征量和地层特征量确定为多源声学特征集合。本发明实现了多源声学特征的提取，地貌、地形、地层特征量形成互补，使得特征提取更加全面，用于后续底质分类时，分类精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111738278A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010572719.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水下多源声学特征提取方法及系统。该方法包括：提取水底地貌图像的地貌特征量、水底地形图像的地形特征量和水底地层图像的地层特征量；地形特征量包括水底坡度、水底坡向、水底表面曲率和水底地表的分形维数特征；地层特征量包括界面线特征量、界面层特征量和表层剖面特征量；界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；表层剖面特征量包括表层剖面的灰度统计特征和表层剖面的垂向纹理特征；将地貌特征量、地形特征量和地层特征量确定为多源声学特征集合。本发明实现了多源声学特征的提取，地貌、地形、地层特征量形成互补，使得特征提取更加全面，用于后续底质分类时，分类精度高。
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公开(公告)号：CN111738277A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010572716.4
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水下浅地层剖面图像特征提取方法及系统。该方法包括：确定浅地层剖面图像中的水体底质界面线、水体底质界面层和浅表层剖面；由水体底质界面线确定浅地层剖面图像的界面线特征量；界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；由水体底质界面层确定浅地层剖面图像的界面层特征量；界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；由浅表层剖面确定浅地层剖面图像的浅表层剖面特征量；浅表层剖面特征量包括浅表层剖面的灰度统计特征和浅表层剖面的垂向纹理特征；将界面线特征量、界面层特征量和浅表层剖面特征量确定为水下浅地层剖面图像的特征提取结果。本发明能够高效、准确地实现水下浅地层剖面图像的特征提取。
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公开(公告)号：CN111738332A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010572722.X
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统。该方法包括：获取在统一空间坐标系下的海底地貌图像、海底地形图像和海底地层剖面图像；采用多分辨率图像分割算法对海底地貌图像进行分割；将海底地形图像、海底地层剖面图像分别与海底地貌分割图像叠加；提取海底地貌分割图像中每个地貌分割体的地貌特征、海底地形分割图像中每个地形分割体的地形特征和海底地层剖面分割图像中每个地层剖面分割体的地层特征；将地貌特征、地形特征和地层特征融合，得到融合特征量；将融合特征量输入至训练好的机器学习分类模型中，得到水下多源声学图像的底质分类结果。本发明能够实现水下底质的自动分类，且分类精度高。
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公开(公告)号：CN111738332B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010572722.X
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/54 , G06V10/26 , G06V20/05
Abstract: 本发明公开了基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统。该方法包括：获取在统一空间坐标系下的海底地貌图像、海底地形图像和海底地层剖面图像；采用多分辨率图像分割算法对海底地貌图像进行分割；将海底地形图像、海底地层剖面图像分别与海底地貌分割图像叠加；提取海底地貌分割图像中每个地貌分割体的地貌特征、海底地形分割图像中每个地形分割体的地形特征和海底地层剖面分割图像中每个地层剖面分割体的地层特征；将地貌特征、地形特征和地层特征融合，得到融合特征量；将融合特征量输入至训练好的机器学习分类模型中，得到水下多源声学图像的底质分类结果。本发明能够实现水下底质的自动分类，且分类精度高。
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公开(公告)号：CN111738277B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010572716.4
申请日：2020-06-22
Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种水下浅地层剖面图像特征提取方法及系统。该方法包括：确定浅地层剖面图像中的水体底质界面线、水体底质界面层和浅表层剖面；由水体底质界面线确定浅地层剖面图像的界面线特征量；界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；由水体底质界面层确定浅地层剖面图像的界面层特征量；界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；由浅表层剖面确定浅地层剖面图像的浅表层剖面特征量；浅表层剖面特征量包括浅表层剖面的灰度统计特征和浅表层剖面的垂向纹理特征；将界面线特征量、界面层特征量和浅表层剖面特征量确定为水下浅地层剖面图像的特征提取结果。本发明能够高效、准确地实现水下浅地层剖面图像的特征提取。
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