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公开(公告)号：CN119723313A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411791330.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法，包括以下步骤：基于带有海胆、扇贝、海星和海参其中任意一种或多种的海洋底栖生物图片，构建数据集；将数据集划分为训练集和测试集；构建长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型；基于训练集数据，对长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型进行训练，得到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型，将测试集数据输入到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型中，实现图片中海胆、扇贝、海星和海参的检测识别。提高了海洋底栖生物尾部类嵌入特征的多样性，从而增强了长尾分布下海洋底栖生物的检测精度。
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公开(公告)号：CN115909064B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211429553.X
申请日：2022-11-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种海雾环境下基于深度学习的海上舰船目标检测方法，包括以下步骤：获取含雨雾的待处理图像；基于GCANet深度学习网络对含雨雾的待处理图像进行去雨雾预处理，得到去除雨雾后的待处理图像；除雨雾后的待处理图像采用SEMSSD目标检测模型，识别出待处理图像中的海上舰船目标的种类与位置，本发明在目标检测前增加图像去雨雾预处理过程，通过提高目标与背景的对比度，以突显目标的显著特征，相比传统去雾模型，GCANet深度学习去雨雾网络既可以做到对有雾图像进行去雾，又能使无雾图像保持清晰，有利于提高海雾环境下舰船目标的检测和识别精度。
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公开(公告)号：CN111860640B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010694006.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的特定海域数据集增广方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：采集特定海域的水下图像，构成真实水下图像数据集；构建生成对抗网络；生成器对真实的水下图像的退化特性和以及渐晕效果进行学习，得到学习后生成器，并在生成器中得到真实水下图像数据集的衰减、散射、渐晕模型参数，公开数据集在学习后生成器上进行图像合成，得到真实水下图像的合成图像数据集，将真实水下图像的合成图像数据集和真实水下图像数据集一起输入到判别器中进行判别，实现真实水下图像的增广，该方法在数据集上训练识别网络避免过拟合现象，解决海洋公开数据集样本数较小、真实样本获取困难的问题。
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公开(公告)号：CN118034290A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410215917.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明一种基于三维激光点云的近浅海监测无人艇航行决策方法，包括以下步骤：以电子海图为先验信息获取工作区域内静态障碍物的位置信息，通过全局路径规划算法规划出无人艇从起点到终点的最短安全路径；通过多传感器融合SLAM方法获取局部地图及无人艇的位姿信息；从激光点云地图中识别障碍物信息，将场景中的障碍物与水面分离得到去除水面的障碍物点云，采用预定的聚类算法将与水面点云分离的障碍物点云聚类为一个个的簇；通过局部避障算法使无人艇避开电子海图无法提供的动态障碍物；按全局路径规划算法，规划出来无人艇在工作区域作业时的路径运动，得到期望航线；采用预设轨迹优化算法将期望航线平滑处理，得到浅海监测无人艇的运行航线。
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公开(公告)号：CN118034131A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410215914.3
申请日：2024-02-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明一种近浅海监测无人艇动力驱动控制系统，包括遥控接收机、模拟信号选择器、STM32主控板、电子调速器、信号处理器和电源模块；遥控接收机接收无线遥控器的信号；遥控接收机的输出端经遥控接收机信号接口两路控制输出端输出三路PMW信号，其中一路PWM信号经过信号处理器转换为切换信号；STM32主控板输出端经STM32主控板信号接口输出两路PMW信号传送给所述模拟信号选择器；模拟信号选择器将接收到的四路PWM信号和切换信号，进行处理，再通过电子调速器信号接口输出两路电压调速信号，分别传送给两个电机；电源模块分别于信号处理器、STM32主控板、模拟信号选择器和遥控接收机信号接口连接。本发明电子调速器可以利用各种通信协议与模拟信号选择器进行交互，大大增加了输出交互的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118034130A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410215909.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明一种近浅海污染物溯源无人艇的监测控制系统，包括：环境感知模块，水质监测模块，动力驱动模块：运动控制模块，数据通信模块，用于所述水质监测模块采集的无人艇行驶海域的水质情况及所述环境感知模块采集的无人艇行驶海域的环境状况进行传输；岸基控制模块，基于数据通信模块传输无人艇行驶海域的水质情况及无人艇行驶海域的环境状况，实现无人艇行驶过程对近浅海污染物溯源，结合多种传感器对近浅海环境数据、水质数据、无人艇位姿数据进行采集，实现了对近浅海信息的全面监测和收集，既可以帮助用户了解近浅海水质的变化情况，并进行污染物溯源，还能进行无人艇运动状态实时监测，确保了无人艇的航行安全。
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公开(公告)号：CN118033075A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410215961.8
申请日：2024-02-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种基于监测无人艇的污染源定位方法，包括以下过程：依据无人艇航路点行驶过程，按照固定频率实时获取行驶路线上不同采样点水质信息；对不同采样点的水质信息及水质信息对应的位置信息进行预处理；基于预处理后水质信息及位置信息，采用点云渲染方法建立三维浓度图；基于预处理后水质信息及位置信息，按照最大浓度点找寻算法实现监测无人艇的污染源定位。本发明设计了区域内污染物定位方法，以解决无人艇依赖人工操作的痛点和水质监测数据单一的问题。本发明针对无人艇的水质监测分析及污染源溯源，提出了种基于监测无人艇的污染源定位方法，可以提供更灵活和全面的水质监测能力，具有较低的成本和更丰富的数据信息。
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公开(公告)号：CN111831011B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202010791161.2
申请日：2020-08-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的水下机器人平面轨迹跟踪控制的方法，包括以下步骤：设计轨迹跟踪误差系统；设计控制律。考虑水下机器人在水下所遇到的复杂干扰情况，本发明所设计的有限时间扰动观测器可以精确的观测外界的扰动，实现了在有限时间内将跟踪误差镇定到零。本发明设计的非奇异终端滑模选取幂次趋近律，不仅保证了系统能够有限时间收敛，也可以降低控制输入的抖振，实现控制输入连续，从而提高系统的鲁棒性。本发明针对水下机器人水平面轨迹跟踪控制，提出了一种基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制方法，采用幂次趋近律，相较于他人的研究，保证了系统有限时间收敛，并且使控制输入连续光滑。
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公开(公告)号：CN112907474B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110199611.3
申请日：2021-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于背景光优化与伽马变换的水下图像增强方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：对水下图像进行去雾处理，得到去雾后的水下图像；对去雾后的水下图像进行伽马变换，得到对比度提升后的水下图像；对对比度提升后的水下图像采用主通道像素最值方法进行色彩校正，得到颜色均衡的水下图像，本发明采用改进的背景光估计方法，利用候选点邻域的色彩饱和度衡量该点是否能作为整幅图像的背景光，减小估计误差，提升图像质量；针对复原后图像存在的颜色失真、偏色等问题，利用伽马变换与颜色校正结合的方法，提升图像对比度，改善图像亮度不均的情况。
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公开(公告)号：CN112287618B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202011205785.8
申请日：2020-11-02
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/28 , F03B15/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种直驱式波浪能转换装置的有限时间级联跟踪控制方法。包括如下步骤：构建直驱式波浪能发电装置的动力学方程；建立直驱式波浪能发电装置中永磁直线发电机的数学模型，通过Park变换将直线发电机在abc坐标下的模型变换为dq轴坐标下的模型，建立DWEC系统的级联结构，独立设计d、q电压级联控制律；在DWEC级联结构上附加有限时间观测器，设计有限时间级联跟踪控制器，完成直驱式波浪能发电装置对最大波能的跟踪。本发明具有快速跟踪、抗干扰的特点。通过级联跟踪控制方法，实现波浪发电系统与入射海浪发生共振的现象，达到波浪能的最大功率跟踪，大大提高了能量的转换效率，填补了海上能量转换领域效率低的发展不足。
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