一种新型轻量化水下小目标检测方法

    公开(公告)号:CN118736397A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410911953.7

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 一种新型轻量化水下小目标检测方法,它涉及一种水下小目标检测方法。本发明为了解决虽然基于CNN的检测网络能大幅提高传统检测效率,但在小目标检测和轻量化方面仍有不足的问题。本发明具体包括步骤1、收集水下小目标数据集或采用公开水下数据集;步骤2、对水下数据集进行预处理;步骤3、将预处理后的数据集输入新型轻量化水下小目标检测网络,输入图像经过轻量化多尺度特征提取主干网络提取多尺度特征信息,再经过双塔PAN特征融合网络将深层的语义信息和底层的位置信息进行多尺度融合,最后轻量化耦合检测头分别对像素大小为4×4、8×8和16×16以上的物体进行检测和分类;步骤4、对网络模型进行评估分析。本发明属于目标检测技术领域。

    一种针对水下图像的实时实例分割方法

    公开(公告)号:CN117953212A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410040492.0

    申请日:2024-01-10

    Abstract: 一种针对水下图像的实时实例分割方法,它涉及一种水下图像的分割方法,本发明为了解决水下图像退化严重,水下目标特征提取困难的问题,具体步骤如下:1、获取并整理待检测目标的水下数据集;2、构建针对水下图像的一阶段实时实例分割网络框架,包括特征提取网络,特征融合网络,以及检测头部分;3、所述特征提取网络接收原始水下图像,对原始图像进行多尺度特征提取,生成多尺度特征图;4,所述特征融合网络对多尺度特征图进行特征融合,生成多尺度特征图;5、所述检测头对多尺度特征图进行预测,解耦出图像中目标的类别信息、位置信息,以及分割结果。本发明在保证实时性的要求同时,达到高精度分割的效果。本发明属于图像分割技术领域。

    一种极区无人水下航行器的冰下光学导引回收系统及方法

    公开(公告)号:CN118226874A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410469523.4

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明涉及一种极区无人水下航行器的冰下光学导引回收系统,包括:超短基线系统声学导引无人水下航行器,无人水下航行器对导引光源阵列进行辐射式搜索,通过基于深度学习的目标检测算法发现导引光源后,计算光源阵列相对无人水下航行器的位置和方向信息,根据导引光源的数量计算光源阵列中心及目标艏向角,基于模糊PID控制器和S面控制器设计了双层跟踪控制体系。本发明使无人水下航行器能够实现高稳定性、高安全性、高鲁棒性、高成功率、高精度的水下自主对接,理论上可通过调整矩形光源阵列的长度及宽度和增加光源数量得到满足实际工程需求的有效导引深度。

Patent Agency Ranking