公开(公告)号：CN117011885A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310723401.9

申请日：2023-06-19

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 袁鑫 ,  房姝彤 ,  李宁 ,  王子衡 ,  唐平鹏 ,  于昌利

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/05 ,  G06V10/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于海参采捕的图像拼接和目标识别方法，包括获取水下海参数据集并对数据集进行标注和划分；搭建深度学习模型并设置模型训练参数，运行模型开启训练全程监控；存储训练好的水下海参识别模型；对导入的图像进行预处理，计算Ratio指标，并选择合适的图像排序算法将图像序列排序；将图像拼接，对拼接后图像进行修复；通过部署在嵌入式平台上的训练好的模型对获取的图像进行海参的识别。本发明通过对获取的水下光学或声学图像进行图像排序与拼接等处理，并基于YOLOv5深度学习模型及其在嵌入式系统中的部署，实现对海参的高精度、高效率的识别，为取代人工捕捞的水下海参智能采捕机器人的视觉系统设计提供了可行的设计方案。

公开(公告)号：CN117830816A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311830393.4

申请日：2023-12-28

Applicant: 中国船舶集团有限公司系统工程研究院 ,  中船智海创新研究院有限公司 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 骆福宇 ,  陈卓 ,  韩玮 ,  张孟超 ,  宋胜男 ,  董钉 ,  杨博 ,  孙溪桥 ,  温利鑫 ,  房姝彤 ,  袁鑫 ,  唐平鹏 ,  李宁

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种水面无人艇对水下目标的识别方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：搭建CNN主干网络，提取图像第一特征的序列，并引入位置编码；将所述图像第一特征序列输入Transformer网络的编码器，提取图像第二特征；将所述图像第二特征输入Transformer网络的解码器，输出识别结果；应用预处理后的目标的图像对所述CNN主干网络、Transformer网络的编码器和Transformer网络的解码器构成的DETR模型进行训练；用训练好的DETR模型对待检测目标图像进行识别，得到识别结果。本发明提出的方案能够增强了模型的泛化能力和鲁棒性，有效提高水下复杂的环境中目标识别的速度和精度。