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公开(公告)号：CN112967726A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110133327.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于T分布概率线性判别的深度神经网络模型短语音说话人确认方法，包括：对原始语音数据进行处理，以获得训练语音参数和测试语音参数；采用所述训练语音参数对改进的深度神经网络模型进行训练，获得训练后模型，并采用所述测试语音参数对所述训练后的模型进行测试，以获得目标说话人确认的DNN模型；通过模型的系统判决层接收所述目标说话人确认的DNN模型的分类结果，并输出对测试语音参数确认结果,以实现对短语音说话人的确认。应用本发明实施例，有效地解决训练过程中存在的梯度消失以及语音易受背景噪声、信道畸变影响偏离类中心的问题。
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公开(公告)号：CN111476283A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010243234.4
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明披露一种基于迁移学习的青光眼眼底图像识别方法，包括以下步骤：1、获取青光眼数据集,并对青光眼眼底图像进行预处理；2、构建卷积神经网络R-VGGNet；3、将预处理后的训练数据集加载到R-VGGNet卷积神经网络模型中进行模型的迭代训练和特征提取；4、将提取到的特征输入softmax分类器，完成对青光眼的分类识别，得到最终的识别模型；5、载入测试数据集到最终的识别模型中，输出对应的分类准确率。本发明引入迁移学习思想，利用VGG16网络在ImageNet数据集上的训练所获得的权重参数，冻结前13层并释放后3层的权重，利用青光眼数据集训练全连接层和Softmax分类器，微调后进行特征提取和分类；满足深度学习要求，有效提高了青光眼眼底图像的识别率。
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公开(公告)号：CN109523015A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811328273.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种神经网络中图像处理方法，方法包括步骤：第一分类网络对所接收到的目标图像进行特征提取；第一定位网络将所得到的第一目标像素个数和第一目标位置发送至第一分类网；第一分类网根据第一目标像素个数确定所选择的第一目标池化层的池化结果；第二分类网络对第一数量个特征图中每一个特征图进行特征提取；第二分类网络确定所选择的第二目标池化层的池化结果，得到第二个尺度层的第二预测标签；确定目标类别标签，以及确定最终的目标定位。应用本发明实施例，通过增加了复数个先验矩形框来描述特征区域，最后通过将所有的特征区域分别分类判定，对每个预测概率进行加权平均强化矩形框在最终判决的影响力。
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公开(公告)号：CN113205151A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110568978.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SSD模型的船舶目标实时检测方法，包括步骤：对监控视频船舶数据集进行预处理，获得预处理后的船舶图像，以使得预处理的结果满足检测网络的预设训练要求；将所述预处理后的船舶图像输入到改进的SSD网络依次进行特征提取、生成预测框、分类和回归操作；将分类和回归的预测结果送入到非极大值抑制模块，获得最终的检测结果。相比于传统的方法，在原始SSD网络的基础上，采用卷积操作、上采样操作以及特征融合机制，形成多尺度特征融合的特征提取框架。该方法将低级特征层高分辨率的信息与深层语义特征信息进行有效结合，实现联合决策，从而获得更高的分类准确率和更好的位置回归效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112668403A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011448337.0
申请日：2020-12-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法，该方法具体包括对船舶图像数据进行预处理，以获得卷积神经网络要求的图像尺寸；处理后的图像输入到改进的RA‑CNN网络来检测识别，其中，图像送到第一尺度层的分类网络VGG‑SDP网络进行特征提取并分类，同时将VGG‑SDP的第五个池化层输入到定位网络JCMR‑APN，裁剪后送入到第二尺度层；裁剪后的四个特征区域图像再送入VGG‑SDP网络进行特征提取并分类，同时将VGG‑SDP的第五个池化层输入到定位网络APN，裁剪后送入到第三尺度层；尺寸更小四个特征区域图像送入到VGG‑SDP网络做特征提取和分类，APN网络输出特征区域；最后将三个尺度层的结果融合得到船舶的特征区域位置和类别。
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公开(公告)号：CN109524020A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811383558.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 上海海事大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种语音增强处理方法，所述方法包括：基于语音数据与噪声数据形成训练样本；对所述训练样本进行预处理，得到处理后的去噪样本；将所述去噪样本进行分为多个批次的去噪样本，分别采用每一个批次的去噪样本对WGAN模进行训练，直至所述多个批次的去噪样本训练完成，得到最终的WGAN-MBGD模型；采用最终的WGAN-MBGD模型输出增强后的语音信号。应用本发明的实施例，生成对抗网络梯度不稳定的情况，收敛速度更迅速，同时运用小批量计算也降低了计算量，引入谱减因子和谱下限因子，通过减小频谱间的误差来减小残留噪声。
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公开(公告)号：CN104009528A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201310061614.6
申请日：2013-02-27
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种蓄电池充电电路及其充电方法，包含输入级电路、逆变器电路、变压器和输出级电路；逆变器电路包含软启动电路、逆变桥电路及缓冲电路；输出级电路包含整流电路和滤波电路；输入级电路的输入端与220V市电连接，输出端与软启动电路一端连接，软启动电路另一端与逆变桥电路和缓冲电路的输入端连接，逆变桥电路和缓冲电路的输出端与变压器的一端连接，变压器的另一端与整流电路的输入端连接，整流电路的输出端与滤波电路的输入端连接，滤波电路的输出端连接蓄电池，充电方法为可编程控制芯片控制的“四段式”充电程序。本发明电路结构简单，使用的元器件较少，成本低，能有效延长蓄电池的使用寿命。
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公开(公告)号：CN101572763A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200810041013.8
申请日：2008-07-25
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种气象传真信号的数字化方法，该方法主要包括以下步骤：(1)将模拟信号转换成数字信号并传输到上位机；(2)首先寻找接收到的数字信号相应的图像头；(3)找到相应图像的行头，并连续接收相应的图像信号；(4)判断整个信号接收是否完成，若完成，整个接收过程结束，转入步骤(5)，若没有，回到步骤(3)；(5)根据接收到的图像信号，形成图像文件。本发明，解决了气象模拟信号到数字信号的转换，并存储成BMP文件，有利于整个航线的气象分析，并为航线建议提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113205151B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110568978.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SSD模型的船舶目标实时检测方法，包括步骤：对监控视频船舶数据集进行预处理，获得预处理后的船舶图像，以使得预处理的结果满足检测网络的预设训练要求；将所述预处理后的船舶图像输入到改进的SSD网络依次进行特征提取、生成预测框、分类和回归操作；将分类和回归的预测结果送入到非极大值抑制模块，获得最终的检测结果。相比于传统的方法，在原始SSD网络的基础上，采用卷积操作、上采样操作以及特征融合机制，形成多尺度特征融合的特征提取框架。该方法将低级特征层高分辨率的信息与深层语义特征信息进行有效结合，实现联合决策，从而获得更高的分类准确率和更好的位置回归效果。
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