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公开(公告)号：CN116958891A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310393274.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/778 , G06N20/00 , G08G3/00
Abstract: 本发明提供一种基于进化自学习的船舶监控入侵检测方法。本发明方法，包括：获取观测图像形成数据集，并设定观测图像的分辨率(w，h)、分块策略(m，n)和比对时间Δt；基于设定的观测图像的分辨率(w，h)、分块策略(m，n)和比对时间Δt，初始化正态分布参数μ，∑；通过摄像头持续捕获图像，获取观测图像It；基于获取的观测图像It，根据入侵检测理论进行异常值检测；将陆续获取的观测图像It作为新样本，基于进化自学习算法更新参数μ，∑，再根据入侵检测理论进行异常值检测。本发明根据异常值检测的监控入侵检测技术，并配合进化自学习的参数估计技术，提出了一种基于进化自学习的船舶监控入侵检测方法，该方法具备自学习、自适应、自进化等优良特性，实现了应用于船舶等固定场景的监控入侵检测。
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公开(公告)号：CN116142423A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310169807.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种溺水快速救援船，包括：船体、救生球机构、推进器、转向推进器、上位机和下位机；救生球机构安装在船体上，包括救生球展开机构、救生球和救生球收纳机构，救生球展开机构能够使救生球充气展开，充气展开后的救生球提供浮力，救生球收纳机构能够收纳未充气的救生球；推进器安装在船体的尾部，带动船体在水中行驶；转向推进器部分安装在船体的底部并能够相对于船体转动，为船体提供与推进器推力方向相同/相反的推力，进而使船体加速/制动；下位机搭载在船体上，能够接收上位机发出的控制指令控制救生球机构、推进器和转向推进器工作，进而完成救援工作。解决了现有的无人救援船救援速度慢以及不能快速制动，影响救援效率的问题。
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公开(公告)号：CN117688977A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410067902.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06T3/4038 , G06T3/4053
Abstract: 本发明提供一种基于时序特征聚焦网络和门控循环卷积单元的溢油检测方法，包括：构建时序特征聚焦网络模型，计算每个通道的注意力权重，并将每个通道的注意力权重应用到特征图的通道上；构建门控循环卷积模型；基于构建的时序特征聚焦网络模型和门控循环卷积模型，实现溢油检测。本发明技术方案通过基于时序特征聚焦网络模型强化了对输入特征图中通道级重要信息的处理能力，使其更适合处理具有复杂空间属性的图像数据，通过门控循环卷积模型解决在处理图像序列问题时无法使任意大小的图像输入问题，结合时序特征聚焦网络模型和门控循环卷积模型显著提高了在固定视角下实施甲板溢油的检测精准性。
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公开(公告)号：CN115311857B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210939128.9
申请日：2022-08-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种道路信息组网方法，包括步骤为：使用动态目标检测模型提取监控探头捕捉画面中的车辆信息并绘制车道热力图；当前路口发生拥堵时，拥堵方向上与当前路口紧邻的第一级路口若为红灯，则立即转为绿灯，并延长绿灯持续时间；判断第一级路口是否发生拥堵，若是，则拥堵方向上与第一级路口紧邻的第二级拥堵路口会受到当前路口与第一级路口两个路口的影响，相应延长第二级拥堵路况的绿灯持续时间；若第一级路口未发生拥堵，则与第一级路口紧邻的第二级非拥堵路口只受到当前路口的单独影响，相应延长第二级非拥堵路口的绿灯持续时间。本发明方法可对多路口红绿灯进行时长调控，当某一路口发生拥堵时，降低周围路口所受到的路况影响。
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公开(公告)号：CN115311857A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210939128.9
申请日：2022-08-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种道路信息组网方法，包括步骤为：使用动态目标检测模型提取监控探头捕捉画面中的车辆信息并绘制车道热力图；当前路口发生拥堵时，拥堵方向上与当前路口紧邻的第一级路口若为红灯，则立即转为绿灯，并延长绿灯持续时间；判断第一级路口是否发生拥堵，若是，则拥堵方向上与第一级路口紧邻的第二级拥堵路口会受到当前路口与第一级路口两个路口的影响，相应延长第二级拥堵路况的绿灯持续时间；若第一级路口未发生拥堵，则与第一级路口紧邻的第二级非拥堵路口只受到当前路口的单独影响，相应延长第二级非拥堵路口的绿灯持续时间。本发明方法可对多路口红绿灯进行时长调控，当某一路口发生拥堵时，降低周围路口所受到的路况影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114348879A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210041703.3
申请日：2022-01-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种智能化龙门吊的吊具位姿确定方法，其包括构建龙门吊数字模型并构建摄像头模块，进而获取龙门吊吊具下降视角视频序列并构建龙门吊视图数据训练集；对龙门吊视图数据训练集进行角柱标定，获得标定角柱值；将视图数据训练集输入到神经网络中，利用损失函数进行角柱检测，获得角柱位置值；分割角柱位置值，获得角柱像素空间位置；利用三点模型获得吊具的深度值，通过尺度估计对吊具长度值、宽度值进行估计，用于调整吊具位姿；通过龙门吊视图数据训练集对角柱像素空间位、吊具的深度值、长度值和宽度值的对比从而判断吊具四个角柱是否对准集装箱。本发明通过角柱标定和神经网络训练，减小定位误差，无需依靠人工目测进行吊具调节。
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公开(公告)号：CN116758495A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310421890.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于快速分割网络的四足机器人盲道巡线方法，包括以下步骤：分割盲道线和计算基于视觉的偏移量。本发明采用宏观分块赋值、局部精细计算的自适应快速分割策略，仅对混合像素块进行分类推理计算，对全部为背景或前景的像素区域直接赋值，不做分类推理计算，在对精度没有任何影响的情况下大幅度提升模型在边缘计算卡上的推理速度。本发明采用视觉推算偏移量算法，通过步骤A得到的二值化图像，将二值化图像作为步骤B的输入，得到水平偏量和航向角偏量，并将水平偏量和航向角偏量作为底层PID控制算法的输入，控制四足机器人，从而有效的保证了四足机器人与盲道的相对姿态。基准测试偏移精度为±5cm。
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公开(公告)号：CN116597370A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310393244.X
申请日：2023-04-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于模式匹配的船舶监控入侵检测方法。本发明方法，包括：根据亮度差异、对比度差异和伽马差异，得到两图像之间的结构模式子向量；将结构模式子向量作为特征向量，计算模式距离；根据模式距离，通过优化方法得出最佳决策阈值，从而判断是否存在入侵物。本发明的技术方案因无入侵情况下场景长时间保持静态，可以在不同光照条件、不同气象条件等情况下记录若干观测图像并存入数据库，并在后期计算最新观测与数据库中历史图像的模式距离判定是否存在入侵物。
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公开(公告)号：CN116580595A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310393112.7
申请日：2023-04-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G08G3/00 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于多级预警策略的船舶监控入侵检测方法，包括S1、根据预先准备的数据集，采用前级检测器估计数据集中的入侵目标；S2、根据预先准备的数据集，训练后级检测器；S3、对场景进行观测，得到观测图像；S4、将观测图像送入前级检测器，得到若干潜在入侵目标子图；S5、将若干潜在入侵目标子图送入后级检测器，分为已知报警目标、已知无警目标和未知目标，将已知报警目标和未知目标存入磁盘，并发出报告；S6、返回S3，循环执行S3至S6。本发明多级检测器系统综合检测精确率和召回率在自建数据集上均可达到95％以上。前级检测器召回率可达98.31％，精确率为80.26％，能够检出场景中一切潜在目标；后级检测器精确率为97.23％，召回率为90.25％，能够筛选候选目标。
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公开(公告)号：CN115285240A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211026698.5
申请日：2022-08-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种农业植保小车，包括：土壤综合传感器、垂直升降结构、摄像头云台、履带车、姿态反馈模块、下位机和上位机；履带车安装垂直升降结构和摄像头云台，土壤综合传感器安装在垂直升降结构上；下位机搭载在履带车上，接收上位机发出的动作指令控制工作，下位机能够进行姿态调整，能够将采集的信息反馈给上位机处理；上位机通过深度学习建立用于识别植物生长情况以及是否存在病虫害的植物状态分类检测模型，使得上位机根据反馈的图像信息进行判断。克服了现有农业植保小车采用轮式底盘，不适用于地形复杂的区域；同时农业植保小车的土壤传感器插入被测土壤的过程中，若不能保证传感器平稳插入，容易导致传感器探针损坏的问题。
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