-
公开(公告)号：CN119723359A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411360979.3
申请日：2024-09-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于提示反馈与图斑相似性的SAR溢油自动化监测方法，S1：获取海域遥感图像，并进行预处理，得到处理后的图像；S2：输入U‑Net模型中得到初始溢油区域筛选结果；S3：用户任选一图斑，得出该图斑是溢油区域或非溢油区域的判断结果；S4：进行相似性计算，包括获得每个图斑的形状特征、纹理特征和后向散射特征，进而得到其他图斑各自对应的相似性得分；S5：将其他图斑各自对应的相似性得分与设定的相似性得分阈值进行比较，并进行相应处理；S6：重复执行S3‑S5，得到最终的溢油区域监测结果。本发明对溢油区域初步检测，并引入少量的人工提示机制，即可自动完成大规模区域的溢油检测与分析，有效减少了人工干预，极大提升了监测效率和准确度。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119274074A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411360980.6
申请日：2024-09-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场异常船舶行为识别方法，所述方法包括S1：获取历史海上风车遥感影像的风车解译标志库；对预采集的目标区域遥感影像进行海上目标标注；基于目标区域遥感影像的船舶卫星AIS数据，并根据风车解译标志库的解译标志，以识别并获取初始样本数据集中的海上风车，获取优化数据集；S2：获取用于识别并提取海上风车位置信息的海上风车检测模型，并将海上风车位置信息以矢量图层形式转换为风场面矢量；S3：基于预设的MMSI编号，将船舶卫星AIS数据的运动轨迹转换为轨迹线矢量；S4：将风场面矢量作为目标区域，获取轨迹线矢量两端点与目标区域的相对位置关系获取拓扑关系图；S5：获取用于识别海上风车与移动船舶的拓扑关系的拓扑关系检测模型；S6：根据拓扑关系检测模型，以实现海上风电场异常船舶行为的识别获取船舶警示数据，以实现对海上风电场的安全监护。解决了现有的海上风电场风险评估方法主要依赖于预测模型和专家经验，无法准确反映实际运营中的复杂情况的问题。
-
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。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN119295964A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411344049.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种多源遥感数据的海上油气平台监测方法及系统，包括如下步骤：S1、从多源遥感平台获取影像数据并存储至数据库中，对影像数据进行预处理；S2、在光学影像中标注油气平台的位置和类型，得到训练集和验证集；S3、将海上油气平台普查结果的坐标作为候选区域；S4、使用训练后的海上油气平台识别模型对包含候选区域的高分辨率光学影像中的油气平台进行识别，得到平台的精确位置和类别；S5、计算平台的精确位置和类别的红外影像特征或夜光影像特征，并结合预设的阈值判断待监测油气平台的作业状态。本发明通过多模态数据融合，实现对油气平台的精准识别与运行状态监测，为海上油气平台的安全监管提供技术支持。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.027 seconds)
