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公开(公告)号:CN113326864A
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202110365966.5
申请日:2021-04-06
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 一种图像检索模型训练方法,该模型的损失函数其中,m是全部样本的数量;P为正样本对集合;Pi为第i个样本作查询样本时,正样本对的集合;N为负样本对集合;Ni为第i个样本作查询样本时,负样本对的集合;n为选择的负样本对数量;δ为负样本对相似度从高到底排序的顺序(1‑n);r为阈值参数,代表对负样本对优化的权重;λ、d为阈值参数,共同表示将正负样本拉开的距离;S表示相似度;Sik表示第i个样本和第k的样本的相似度;α、β为阈值参数,分别代表对正样本对损失的权重和对负样本对损失的权重。
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公开(公告)号:CN111709928A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010536291.1
申请日:2020-06-12
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的近岸浪高实时检测系统,解决了传统观测法运行维护成本高、对于人工的要求高、精度低的弊端,其技术方案要点是包括有通过视频采集卡实时接入近海岸监控站点的视频信号并保存至本地的视频接入与保存模块;对接入的视频信息进行推送的视频流推送模块;接收推送的视频信息并进行预处理以获得海浪特征的视频预处理模块;根据接收的视频信息及海浪特征进行浪高检测以获得浪高信息的浪高检测模块;接收推送的视频信息及浪高信息以进行展示的Web前端,本发明的一种基于视频的近岸浪高实时检测系统,检测简便智能化、运行维护成本低、预测频率高预测准确。
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公开(公告)号:CN113326864B
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202110365966.5
申请日:2021-04-06
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 一种图像检索模型训练方法,该模型的损失函数其中,m是全部样本的数量;P为正样本对集合;Pi为第i个样本作查询样本时,正样本对的集合;N为负样本对集合;Ni为第i个样本作查询样本时,负样本对的集合;n为选择的负样本对数量;δ为负样本对相似度从高到底排序的顺序(1‑n);r为阈值参数,代表对负样本对优化的权重;λ、d为阈值参数,共同表示将正负样本拉开的距离;S表示相似度;Sik表示第i个样本和第k的样本的相似度;α、β为阈值参数,分别代表对正样本对损失的权重和对负样本对损失的权重。
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