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公开(公告)号：CN112766082B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011643169.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于宏微观特征的中文文本笔迹鉴别方法、装置及存储介质。方法包括：获取笔迹检材的图像数据，并对所述图像数据进行预处理，从而得到预处理图像；对所述预处理图像分别进行纹理特征提取和滑块特征提取；对所述纹理特征提取和滑块特征提取进行特征融合获取检材的样本特征；计算样本特征与特征数据库中的特征数据的相似度数据，并根据所述相似度数据获取鉴别结果。本发明利用特征构造的方法，只需要少量的样本即可，弥补了深度学习方法上需要大量的数据集进行训练的弊端。
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公开(公告)号：CN111650970B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010471629.X
申请日：2020-05-28
Abstract: 本发明公开了一种对AUV进行回收时的水下定位方法，包括：将AUV收放平台调控在设定水深处和定点模式，采集AUV收放平台的舱口方向Dc；计算水流方法：设在AUV收放平台上设置有四个水平推进器，根据推进器的转速和方向计算水平推进器提供的动力大小与方向：f1、f2、f3、f4，从而计算合力的大小与方向F合，将F合的反方向定义为水流方向Dw；计算舱口方向Dc和水流方向Dw的夹角a，将夹角a定义为误差角度，根据误差角度对AUV回收平台进行实时调整，利用PID算法使调整后的回收平台保持定点模式。
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公开(公告)号：CN111310668B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010100136.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于骨架信息的步态识别方法，包括：采集步态视频序列；采用OpenPose对步态视频序列进行姿态估计，得到步态关键点序列；构建时空骨架序列；将邻接矩阵与步态关键点序列输入到多尺度时空图卷积网络进行训练；训练完成后，使用训练好的模型进行测试，提取步态特征，进行特征匹配。本发明主要采用人体关键点形式，引入针对图结构的图卷积神经网络，并改进连接方式以及划分策略，网络采用孪生机制，将交叉熵损失和对比损失结合，并融合网络的浅层特征、中层特征与深层特征，从一定程度上提升了步态识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110532959B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910817372.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于双通道三维卷积神经网络的实时暴力行为检测系统，包括：视频采集模块，实时抓取视频帧，并分别送至所述视频处理模块及所述播放模块；视频处理模块，利用卷积神经网络对接收的视频帧进行特征提取，并将提取的特征进行组合，进而根据组合特征对图像数据进行分类；播放模块，将所述视频处理模块得到的图像分类结果标记到所述视频采集模块发送的视频帧中，向用户进行播放；所述视频采集模块、视频处理模块及播放模块并行工作。本发明通过引入双通道思想提高了识别的准确率，同时通过引入反卷积层实现了暴力行为发生的时间的精确定位。
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公开(公告)号：CN110472081B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910784909.3
申请日：2019-08-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/535 , G06F16/538 , G06F16/583 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种基于度量学习的鞋图片跨域检索方法，包括：分别对视频域数据和图片域数据进行前景提取；根据姿态估计结果对所述两域前景图像信息进行姿态校准；对两域图像信息进行特征提取；对所述两域前景图像信息进行特征匹配；对查询图片和候选图片间的相似度进行排序；将图片查询转换为组排序，提取组排序结果中相似度最高的候选图片作为检索结果。本发明克服了图片域数据和视频域数据间分布的差异性，利用度量学习，学习出能够有效评定两域图片特征的标准，将两域的图像映射到相同的特征空间中实现跨域检索。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112614176A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011360987.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种带式传送机物料体积测量方法、装置及存储介质。该方法包括：S1、分别通过主、辅摄像机在不同拍摄角度下提取传送机同一位置的图像；S2、对所述第一图像和第二图像进行除噪处理，得到第一除噪图像和第二除噪图像；S3、分离双激光线条并提取激光光条的中心区域像素点；S4、将所述激光轮廓点映射到世界坐标系中进行轮廓点融合；S5、根据轮廓点坐标并结合传送带速度信息计算物料体积。本发明利用不同角度的两个摄像机捕捉形变的激光光条并分离，结合标定参数，将图像坐标系中的轮廓点映射到世界坐标系中并计算该帧物料两个截面积，结合速度信息可解算出该帧物料体积，对一段时间通过的物料进行累计便可非接触式地测量出一定时间内运送的物料体积。
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公开(公告)号：CN111326164A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010071808.4
申请日：2020-01-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G10L19/02 , G10L19/032 , G10L19/26 , G10L25/30 , G10L25/90
Abstract: 本发明公开了一种半监督式音乐主旋律提取方法，包括：对输入音频信号进行归一化和重采样以及滤波预处理，得到模拟人耳听觉特性的音频信号；对音频信号进行常Q谱变换、获得频率按对数分布的变分辨率频谱信号，并对相邻数帧幅度谱进行聚合获得特征向量，根据特征向量构建极限学习机的输入向量集，依据训练集获得输出向量集；对极限学习机进行参数训练，利用极限学习机网络进行旋律音高粗估计；搜索每帧旋律音高粗估计2/3半音范围内的谱峰，并将该谱峰对应的频率作为该帧旋律音高输出，对旋律音高进行微调。
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公开(公告)号：CN110532959A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910817372.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于双通道三维卷积神经网络的实时暴力行为检测系统，包括：视频采集模块，实时抓取视频帧，并分别送至所述视频处理模块及所述播放模块；视频处理模块，利用卷积神经网络对接收的视频帧进行特征提取，并将提取的特征进行组合，进而根据组合特征对图像数据进行分类；播放模块，将所述视频处理模块得到的图像分类结果标记到所述视频采集模块发送的视频帧中，向用户进行播放；所述视频采集模块、视频处理模块及播放模块并行工作。本发明通过引入双通道思想提高了识别的准确率，同时通过引入反卷积层实现了暴力行为发生的时间的精确定位。
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公开(公告)号：CN110472081A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910784909.3
申请日：2019-08-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/535 , G06F16/538 , G06F16/583 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种基于度量学习的鞋图片跨域检索方法，包括：分别对视频域数据和图片域数据进行前景提取；根据姿态估计结果对所述两域前景图像信息进行姿态校准；对两域图像信息进行特征提取；对所述两域前景图像信息进行特征匹配；对查询图片和候选图片间的相似度进行排序；将图片查询转换为组排序，提取组排序结果中相似度最高的候选图片作为检索结果。本发明克服了图片域数据和视频域数据间分布的差异性，利用度量学习，学习出能够有效评定两域图片特征的标准，将两域的图像映射到相同的特征空间中实现跨域检索。
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公开(公告)号：CN115202356B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210869193.9
申请日：2022-07-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明提供本发明公开了一种三维水下欠驱动AUV回收路径规划方法及装置，方法包括：基于小山丘的位置构建水下三维环境模型；基于AUV在回收过程中起点位置、起点姿态、终点位置及终点姿态设置中间候选路径点；构建路径规划约束条件，所述路径规划约束条件包括硬约束条件和软约束条件；基于所述硬约束条件由候选路径中筛选出可行路径；通过改进的遗传算法对可行路径进行迭代，当到达指定迭代次数后，终止算法得到最优的全局路径，所述改进的遗传算法中对种群的交叉系数以及变异系数进行自适应的处理。本发明利用优化的自适应参数以及考虑多种约束条件对传统遗传方法中过早出现的局部最优问题进行全局寻优，从而提高路径规划的效率。
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