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公开(公告)号：CN119273920A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411344051.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/54 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR影像的海上养殖区提取方法，包括如下步骤：S1、在影像库中，筛选出目标区域预处理后的SAR影像，从SAR影像中提取特征，并将特征堆叠成特征图像；S2、使用分水岭算法对特征图像进行初始分割；S3、在S2初始分割基础上，使用相似性准则进行区域合并，得到最终分割结果；S4、结合SAR影像，在最终分割结果上标注出海上养殖区的类型；S5、将海上养殖区样本按照预设比例分为训练集和验证集；S6、使用验证集对训练后的DeepLabV3模型进行评价；S7、利用经验证后的DeepLabV3模型对待检测SAR影像进行海上养殖区提取。本发明通过半自动化的方式减轻标注负担，逐步实现对海上养殖区的自动化监测与分类。
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公开(公告)号：CN119272092A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411417433.7
申请日：2024-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像船舶类型识别方法，包括如下步骤：S1、对获取到的SAR遥感影像进行初步的预标注，标记出船舶目标位置；S2、对AIS数据进行预处理；S3、将SAR遥感影像中的船舶目标位置与AIS数据中的船舶信息进行匹配；S4、匹配成功后，通过AIS数据为SAR遥感影像中的船舶目标赋予详细的标签信息，形成预标注栅格数据；S5、将预标注栅格数据切分为若干小块，形成标注信息；S6、使训练集训练船舶类别识别模型，并利用验证集对训练后的模型进行验证和评价；S7、利用验证后的船舶类别识别模型对遥感影像进行船舶类型识别，得到检测结果。本发明提出了一种融合大图标注、AIS匹配的高效船舶检测方法。在保证检测精度的前提下，大幅提升了效率。
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公开(公告)号：CN119207163A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411351842.1
申请日：2024-09-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶航行风险评估与决策支持方法及系统，包括将船舶航行的区域表示为待评估区域，获取待评估区域的航行信息和历史事故数据，基于航行信息确定影响船舶航行安全的关键风险因素，对关键风险因素进行分类；基于分类后的关键风险因素和历史事故数据构建事故场景，对事故场景进行评估，计算评估后的事故场景的风险值，根据风险值将事故场景划分为不同的等级；构建风险控制操作流程图，基于风险控制操作流程图和事故场景确定待评估区域的风险值。本发明适用于不同规模和复杂度的风险评估，全面准确地评估风险，同时保持了对多变环境的适应性和灵活性，提升了航行安全性能和效果。
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公开(公告)号：CN114236490A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111486299.2
申请日：2021-12-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水面回波模型的X波段导航雷达溢油探测系统，包括：发射探测微波信号和接收微波信号的X波段导航雷达单元；采集雷达图像的数据采集单元；接收数据采集单元传送的雷达图像的雷达图像降噪单元，所述雷达图像降噪单元消除雷达图像中的同频干扰噪声获得降噪后图像，所述雷达信号水面强度反演单元构建水面的雷达回波强度图像；所述溢油分析提取单元将降噪后图像和反演的水面回波强度雷达图像进行差值计算来分析溢油区域，所述溢油分析提取单元与用于显示提取的溢油信息的显示单元相连接；该方法能够拟合雷达图像中的水面信号回波信息，基于溢油回波弱与水面回波的特征，快速提取溢油分布信息，并不受其他高强度反射目标的影响，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN103712606A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310737974.3
申请日：2013-12-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海冰监测系统及其监测方法，所述的系统包括激光发射系统、激光荧光接收系统、光电转换系统、信号采集系统和控制系统；激光发射系统向海面发射大功率、较高重复频率的特定波长的激光；激光荧光接收系统收集海冰受激发射的荧光信号，并将接收到的荧光信号传输到光电转换系统中；信号采集系统将模拟的电信号转换为数字信号，并存储到控制系统内；控制系统通过数据分析处理系统进行数据分析、处理、对比和显示。本发明可以使用不同温度下海冰激发的荧光光谱数据库，由计算机进行分析对比，所以可以实现实时、高效、准确的分辨海冰的存在。本发明通过测定荧光信号强度在海冰中的衰减度，可以准确的反演出海冰的厚度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119274040A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411417430.3
申请日：2024-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/24 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/34 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态的遥感海上风车识别方法，包括如下步骤：S1、获取同一区域的光学影像和SAR影像；S2、将光学影像进行辐射定标、大气校正和几何校正处理，对SAR影像进行复数数据转换、滤波和地理编码操作，之后对光学影像和SAR影像进行重采样；S3、从S2处理后的光学影像和SAR影像中分别切取以中心点为切图中心的图像块，形成训练样本集；S4、将训练样本集输入到多模态海上风车识别模型进行训练以提高多模态海上风车识别模型的拟合度，得到训练后的多模态海上风车识别模型；S5、通过对SAR影像上海上风车叶片的亮点进行形态学分析和几何计算，得到海上风车位置、朝向信息。本发明对遥感影像进行海上风车识别兼具较高的检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN119272064A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411417432.2
申请日：2024-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/22 , G06V10/25 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06V20/13 , G06T7/20 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR影像与AIS数据的暗船识别方法，包括如下步骤：S1、从SAR影像库和船舶导航系统获取SAR影像和AIS数据；S2、对SAR影像进行目标检测，提取船舶的位置和大小；对AIS数据进行清洗，去除AIS数据中的噪声和无效数据；S3、建立并训练LSTM模型，使用LSTM模型，基于历史AIS数据预测特定时刻船舶的位置；S4、构建GNN模型，使用GNN模型进行SAR影像中船舶与AIS数据匹配；S5、输出S4的匹配结果，即无AIS数据匹配的暗船；S6、使用LSTM模型对暗船未来位置预测，结合SAR卫星星座的运行周期和轨迹，为SAR卫星提供下一次拍摄的位置，以最大化覆盖出现暗船的位置区域。本发明减少了大量人工标注和分析的工作量，适用于大规模、长期的海上监控任务。
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公开(公告)号：CN118194061B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410605394.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种海洋卫星AIS数据船舶航迹回溯方法，涉及智慧海洋技术领域，包括如下步骤：S1、根据规定的时间、经纬度信息获取目标区域的初始AIS数据；S2、形成标准AIS数据并存入数据库；S3、将标准AIS数据与轨迹点的数量阈值相对比以判断目标船舶是否有足量数据；S4、利用基于经验的自适应船舶航迹回溯模型聚类船舶航迹，得到待验证船舶航迹；S5、输出完成模型；S6、输入将待预测的点位输入至完成模型中对船舶航迹进行回溯，聚类出目标船舶航迹，将聚类出的目标船舶航迹合并，得到航迹回溯结果。本发明对海洋卫星AIS数据进行船舶航迹回溯能够兼具较高的精度和效率。
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公开(公告)号：CN116882746A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310856976.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/30 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的船舶航行风险评估的方法，具体包括如下步骤：确定船舶航行安全的影响因素，根据确定的影响因素构建船舶航行风险指标体系模型，依据船舶航行风险指标体系模型对船舶航行风险实体进行识别；结合船舶航行风险指标在时间、空间及语义三方面特征对识别的实体进行关系关联，构建船舶航行风险本体以及两层船舶航行航行风险知识图谱；当船舶临近时，根据两层船舶航行航行风险知识图谱查询该船和该船所处地域的各因素权重和分级；将权重和分级指标累加获得风险值，其中风险值为船舶航行风险评估结果。该方法结合知识图谱和船舶历史信用积分对船舶航行的风险等级进行评估。
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公开(公告)号：CN107464255A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710672199.6
申请日：2017-08-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/215
Abstract: 本发明公开了一种基于信息量与多尺度异常检测的船舶目标检测方法，针对单波段遥感图像，首先进行图像的重构，生成“伪”多光谱图像，然后通过正则化的RX算法进行多尺度异常检测，最后通过信息熵加权平均计算得到船舶目标检测结果。本发明综合各个检测尺度的优点，在不利用图像先验信息的情况下，能有效的对船舶目标预检测，不仅能在背景单一时保持各检测尺度的检测率，同时能在复杂海面背景时有效的检测出其中的船舶目标，具有一定的抗干扰能力，提高了各尺度的检测率，最终的检测率保证在百分之八十以上。本发明创造性的对图像空间域向频率域的变换，形成“伪”多光谱图像，解决了对单波段图像处理效果不佳的难题。
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