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。

    基于改进狼群算法的多无人艇协同拦截任务分配方法

    公开(公告)号:CN118068700A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410085771.9

    申请日:2024-01-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的狼群算法的多无人艇协同拦截任务分配方法。所述分配方法包括:通过改进的狼群算法求解多无人艇协同完成拦截任务的任务目标函数,以目标函数最优解对应的分配方案进行任务分配;其中,改进的狼群算法包括:在狼群算法中,通过蜘蛛猴优化算法中的位置更新方式进行狼群的位置更新,并对更新前后的位置进行二进制编码,获得位置矩阵,通过位置矩阵计算适应度函数值。本发明可为多无人艇系统规划出合理的分配方案,其规划时间短、精度高,可在最小化任务完成代价下提升无人艇协同作业效能。

    优化K-means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN117726089A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202310811303.0

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 优化K‑means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统,涉及无人集群任务分配技术领域。解决了现有的目标聚类和任务分配方法未考虑海面运动威胁目标的运动特性及其对护航任务的威胁程度,导致目标聚类效果差和任务分配效率低的问题。本发明通过建立威胁评估判定规则对海面威胁目标进行定性定量的威胁评估、判定与预测、基于护航威胁相似度改进的优化聚类中心K‑means算法对威胁目标拦截点进行聚类,建立海洋机器人集群护航任务的数学模型构建威胁拦截代价函数,通过匈牙利算法对任务分配问题的数学模型进行求解获得威胁任务指派方案,使得每个海洋机器人的拦截任务利润最大。本发明主要应用在海上护航中。

    基于连续表面张力模型的液膜结构分析方法及其分析系统

    公开(公告)号:CN117669401A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311333961.X

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明提供一种基于连续表面张力模型的液膜结构分析方法及其分析系统。基于连续表面张力模型,分别与建立努塞尔层流模型两者相结合,确定纵向液膜的结构;与建立伯努利方程两者相结合,确定横向液膜的结构;获得波形板壁面液膜宽度的解析解;建立液膜尾部涡流流函数模型,获取液膜尾部流场分布;获得外部气流对液膜的作用;获得液膜破裂的发生方向;获取液膜破裂的临界判定方式。基于连续表面张力模型可以很好的拟合液膜破裂的状态,获得较为精确的数值解。实现了对液膜表面结构的精确计算,并且得到了液膜破裂的临界压强值与液膜的最大宽度等重要数值。

    基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法及其优化系统

    公开(公告)号:CN117522906A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311381164.9

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明属于核工程领域,提供了基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法及其优化系统。步骤1:采用Canny边缘检测算法,对液体表面的图像进行边缘检测;步骤2:根据步骤1边缘检测的数据,再进行检测边界数据的缺失或模糊情况;步骤3:根据步骤2检测到的缺失数据,应用数据填补模型,进行液膜边界数据的填补;步骤4:将图像数据输入到步骤3的数据填补模型中,得到液膜边界数据的预测,以实现对液膜的精确标记。本发明解决液膜边界标记中的数据缺失的问题,以提高液体表面的分析和测量的精度。

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