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公开(公告)号：CN117746224A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311761604.3
申请日：2023-12-20
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G06V20/05 , G06N3/0455 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于视觉Transformer的水下目标检测方法，包括搭建基于视觉Transformer的深度网络模型，在模型中插入多尺度池化编码模块，构建局部‑全局分组池化注意力模块，由局部池化注意力和全局池化注意力两部分组成，根据不同的分组策略从水下图像中获取包含多尺度信息的特征图，引入目标检测头部网络，并插入在基于视觉Transformer的深度网络模型中并表示为水下目标检测网络模型，获取水下图像数据集，根据水下图像数据集对水下目标检测网络模型进行训练和优化，获取待检测水下图像，将待检测水下图像输入至优化后的水下目标检测网络模型获取测试结果，所述测试结果为水下图像中目标的位置与类别。本发明在保障检测效率的同时进一步提高水下目标检测性能。
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公开(公告)号：CN116452832A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310393247.3
申请日：2023-04-13
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G06V10/62 , G06V20/40 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种增强定位能力的孪生网络长程跟踪方法，涉及目标跟踪技术领域，包括如下步骤：S1、获取目标视频的第一帧，对第一帧的标注区域进行裁剪，得到目标模板；S2、利用孪生网络的目标提取分支对所述目标模板进行特征提取，得到目标特征图；S3、得到搜索区域特征图；S4、将所述目标特征图和搜索区域特征图送入区域建议网络，生成一系列回归框和对应的目标分数；S5、选出最高目标分数所对应的回归框区域，并放入特征强化验证器中计算验证分数；S6、使用滑窗按顺序在全局图片进行重新检测，对检测到的目标继续进行跟踪。本算法基于SPLT算法，对重检测模块和验证器进行了网络结构的重新设计，解决了SPLT算法对于目标容易出现跟踪漂移的问题。
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公开(公告)号：CN110097523A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910459652.4
申请日：2019-05-30
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明提供一种视频图像雾气浓度分类及自适应去雾方法，通过CCTV监控系统对天气进行监控，将处理后的每帧图像保存到本地文件夹，求取所述每帧图像的峰值信噪比、所述每帧图像的信息熵以及对所述每帧图像的边缘强度特征信息进行提取，对所述每帧图像的雾级浓度进行预先标记，将其分为浓雾中雾薄雾，输入实时采集到的有雾视频图像并分帧处理，求取实时采集的有雾视频图像的特征信息。通过K最近邻分类算法，对所述每帧视频图像进行雾级分类。本发明主要运用于CCTV降质视频图像清晰化处理的研究，对有雾视频图像的雾气浓度进行分类并根据分类结果对视频图像进行自适应去雾处理，从而提高视频去雾算法的自适应能力，达到视频去雾的实时性与时空一致性要求。
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公开(公告)号：CN109447905A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811314691.7
申请日：2018-11-06
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种基于判别字典的海上图像超分辨率重建方法。通过构建图像特征表征之间的内在结构关联，实现更加清晰鲁棒的海上图像超分辨率重建。本发明利用压缩感知理论，在稀疏编码框架下，针对图像超分辨率重建过程中由于缺乏结构关联分析导致重建结果不准确的问题，构建判别字典学习求解过程。根据图像特征的空间距离，构建组字典和共有字典表达；进一步引入组稀疏约束项，局部限制性稀疏约束项和不一致惩罚项，通过在字典学习过程中，保存图像特征表征的固有结构特性，进而获得更加准确的海上图像超分辨率重建结果。
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公开(公告)号：CN113805611B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111123803.2
申请日：2021-09-24
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D3/20
摘要： 本发明涉及一种基于三轴云台的视频稳像方法，分为姿态信息采集部分和控制部分。姿态信息采集部分使用基于步进电机的三轴云台作为稳像平台，惯性传感器作为姿态信息获取元件，将惯性传感器中的加速度计和陀螺仪采集到的姿态数据进行融合，解算出姿态角；控制部分控制器采用分级调节的方式控制步进电机驱动器驱动，对较小角度误差的直接计算脉冲个数并输出，较大角度误差则用双层控制算法，确定角度和速度的相关关系，用时间缩短的PID(Time Shortened‑PID，TS‑PID)算法控制脉冲的输出，缩短误差较小时姿态角误差的补偿时间。
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公开(公告)号：CN109447905B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811314691.7
申请日：2018-11-06
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种基于判别字典的海上图像超分辨率重建方法。通过构建图像特征表征之间的内在结构关联，实现更加清晰鲁棒的海上图像超分辨率重建。本发明利用压缩感知理论，在稀疏编码框架下，针对图像超分辨率重建过程中由于缺乏结构关联分析导致重建结果不准确的问题，构建判别字典学习求解过程。根据图像特征的空间距离，构建组字典和共有字典表达；进一步引入组稀疏约束项，局部限制性稀疏约束项和不一致惩罚项，通过在字典学习过程中，保存图像特征表征的固有结构特性，进而获得更加准确的海上图像超分辨率重建结果。
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公开(公告)号：CN110097523B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910459652.4
申请日：2019-05-30
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , H04N5/21 , H04N7/18
摘要： 本发明提供一种视频图像雾气浓度分类及自适应去雾方法，通过CCTV监控系统对天气进行监控，将处理后的每帧图像保存到本地文件夹，求取所述每帧图像的峰值信噪比、所述每帧图像的信息熵以及对所述每帧图像的边缘强度特征信息进行提取，对所述每帧图像的雾级浓度进行预先标记，将其分为浓雾中雾薄雾，输入实时采集到的有雾视频图像并分帧处理，求取实时采集的有雾视频图像的特征信息。通过K最近邻分类算法，对所述每帧视频图像进行雾级分类。本发明主要运用于CCTV降质视频图像清晰化处理的研究，对有雾视频图像的雾气浓度进行分类并根据分类结果对视频图像进行自适应去雾处理，从而提高视频去雾算法的自适应能力，达到视频去雾的实时性与时空一致性要求。
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公开(公告)号：CN109584955B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201811429273.2
申请日：2018-11-27
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种基于多种植物基因组识别人类辐射响应生物标志物的方法，包括检索辐射响应的基因本体论(GO)语义关系，获取多种植物中的注释基因及在拟南芥中直系同源基因；计算多种植物每一GO语义在拟南芥中直系同源基因的并集与辐射品质特异性基因集合；经蛋白互作网络分析，获取蛋白连接度大于设置阈值的基因集合；统计基因在多种植物中出现次数，获取基因多样性指数大于设置阈值的基因集合；最后，经基因同源性分析，获取这些基因在人类中的直系同源基因集合，导出人类辐射响应生物标志物。本发明解决了利用植物的基因组筛选新的人类辐射响应生物标志物的问题。在辐射剂量估算、辐射损伤诊断、以及辐射健康风险预警等方面有应用前景。
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公开(公告)号：CN113805611A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111123803.2
申请日：2021-09-24
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D3/20
摘要： 本发明涉及一种基于三轴云台的视频稳像方法，分为姿态信息采集部分和控制部分。姿态信息采集部分使用基于步进电机的三轴云台作为稳像平台，惯性传感器作为姿态信息获取元件，将惯性传感器中的加速度计和陀螺仪采集到的姿态数据进行融合，解算出姿态角；控制部分控制器采用分级调节的方式控制步进电机驱动器驱动，对较小角度误差的直接计算脉冲个数并输出，较大角度误差则用双层控制算法，确定角度和速度的相关关系，用时间缩短的PID(Time Shortened‑PID，TS‑PID)算法控制脉冲的输出，缩短误差较小时姿态角误差的补偿时间。
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