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公开(公告)号：CN118170014A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410208649.6
申请日：2024-02-26
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于网格搜寻的机/船协同触发通信路径跟踪控制方法，基于机/船协同系统的搜寻半径，建立覆盖搜寻海域的搜寻网格，并建立了基于搜寻网格的虚拟船VS的参考路径，进而获取虚拟机VA的参考路径，并基于虚拟船VS和虚拟机VA的触发通信机制，获取触发规则；最终得到解决了用于镇定机/船协同系统与参考路径之间的位置和姿态误差的虚拟控制律，基于虚拟控制律，驱动机/船协同系统，实现海事搜寻任务的执行。本发明解决了通信限制条件下的机/船路径协同问题，确保机/船协同系统能够以低通信负载完成基于网格的海事搜寻路径跟踪任务，对完善机/船协同控制理论和加快理论算法工程应用具有潜在应用价值。
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公开(公告)号：CN111127359B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911319794.7
申请日：2019-12-19
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供一种基于选择性补偿颜色和三区间均衡的水下图像增强方法，属于图像处理领域，为解决水下退化图像的颜色失真、低对比度、细节模糊等问题，本发明方法，包括：基于均值的选择性补偿颜色方法和基于三区间的均衡方法，其中补偿方法，通过计算R、G、B三通道图像的颜色均值以判断哪个通道的颜色保存较好，并将保存较好的颜色通道作为另外两个颜色通道的颜色补偿参考基准；均衡方法，通过下侧分位法将R、G、B三通道图像均被分解为三个子区间，并对各个子区间采用不同的均衡操作。最终实现了水下退化图像的颜色校正和对比度增强。
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公开(公告)号：CN109816605B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910041240.9
申请日：2019-01-16
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明提供一种基于多通道卷积的MSRCR图像去雾方法。本发明方法，包括：对源图像进行引导滤波处理，对处理后的R、G、B通道分别用6个3*3的高斯卷积核进行卷积，得到6张与单个输入通道同等大小的特征图，将每个通道对应的6张特征图通过Retinex算法增强后进行线性加权融合，将Retinex增强后的图像和二次引导滤波处理后的细节图像进行加权融合，重构出最终的去雾图像。本发明利用多尺度的高斯卷积核进行卷积，提取更精细的特征估计入射分量，对入射分量进行多尺度线性加权的Retinex增强，同时二次引导滤波考虑到入射分量和反射图像的平滑约束，使得处理后的图像即满足了平滑约束，又降低了噪声，将两个增强后的图像进行线性加权融合，实现图像的去雾。
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公开(公告)号：CN110503617B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910807224.6
申请日：2019-08-29
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明提供一种基于高、低频信息融合的水下图像增强方法，属于图像处理领域，为解决水下图像的偏色、对比度低、可视性差等问题，本发明方法，包括：基于Retinex模型利用多尺度提取法估计出原图像高频部分照射分量，对获取的照射分量进行对比度受限的自适应直方图均衡化拉伸操作在增强全局对比度的同时突出主特征边缘细节；再将原图像与原图像高频部分照射分量相除来获取原图像低频部分照射分量，采用多尺度局部细节增强算法再对原图像高、低频部分对照射分量进行处理得到各自的细节图；再利用线性加权融合的方法对原图像高、低频部分对照射分量的细节图进行融合；最后对融合后的图像进行颜色校正来获取清晰的水下增强图像。
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公开(公告)号：CN110334779B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910640006.8
申请日：2019-07-16
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明为一种基于PSPNet细节提取的多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，采用金字塔场景解析网络PSPNet聚合不同子区域的上下文信息，同时利用金字塔池化模块捕获多尺度下的全局和局部颜色、纹理、形状等特征信息，在此基础上将4种不同尺度的特征图融合为概率图；其次，采用卷积条件随机场ConvCRFs网络提取图像灰度特征，为了优化二值掩膜图，引入自适应阈值判断；为了获取两个源图像高精确聚焦区域，将优化的二值掩膜图作为权重图，并与两个源图像相乘，最后，将两个区域融合以重构清晰的融合图像。本发明通过图像上下文信息，提升全局特征利用率和分割精度，实现多聚焦图像全方位融合。
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公开(公告)号：CN110175964A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910459639.9
申请日：2019-05-30
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供一种基于拉普拉斯金字塔的Retinex图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先对原图像进行多尺度卷积，采用3个3*3的高斯卷积核进行卷积，获取不同尺度R、G、B通道特征图。其次采用Retinex算法估计入射分量并增强色彩；对反射分量增强细节。最后将色彩增强图像与细节增强图像线性加权融合，得到增强图像。本发明专利采用多尺度卷积获取图像更多细节，利用MSRCR算法图像增强，对入射分量进行Gamma校正实现色彩增强。对反射分量采用双边滤波去噪，降低噪声干扰，通过拉普拉斯金字塔提取图像细节信息。将色彩增强图像和细节增强图像进行线性加权融合，实现图像增强。
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公开(公告)号：CN118963133A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411043432.0
申请日：2024-07-31
申请人： 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种考虑执行性能差异的船舶动力定位事件触发控制方法，根据三自由度非线性全驱动船舶数学模型，获取系统输出误差信号矢量；以基于多端口事件触发机制，获取误差触发值；进而构建虚拟控制律，并基于动态面技术，确定一阶滤波器；最终获得实际控制律向量，实现对船舶动力定位事件触发的控制。本发明能够解决执行性能差异问题中的船舶动力定位自适应控制方法，通过引用多端口事件触发机制，降低系统的信号传输压力；同时还考虑了执行器的执行性能差异，通过设计的执行器关联系数自适应律不断补偿未知的差异和执行器增益，使得本发明更接近于航海实际和工程应用，对智能化动力定位船舶走向工程应用具有理论指导意义。
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公开(公告)号：CN118331270A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410493170.1
申请日：2024-04-23
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D109/30
摘要： 本发明公开了一种面向船舶轨迹重现任务的高精度路径跟踪控制方法，所述方法包括以下步骤：基于AIS数据的航路点，根据逻辑虚拟船LVS获取虚拟参考路径；基于虚拟参考路径，根据逻辑虚拟船LVS的数学模型与USV的非线性数学模型获取USV制导律；基于跟踪距离判定策略，根据USV制导律获取USV虚拟控制律，以获取动态面信号导数；根据获取的动态面信号导数获取USV控制器的中间变量，并采用迭代控制技术根据中间变量构建USV容错控制器；根据USV容错控制器控制USV对虚拟参考路径进行实时路径跟踪控制。本发明解决了传统的制导算法的参考路径无法对短距离或不规则产生的航路点进行路径跟踪任务；且现有的控制算法仅适用于开阔水域的船舶路径跟踪，无法满足某些特定水域的高跟踪精度需求，此外船舶路径跟踪过程中可能会存在输入饱和或者计算负载过大的问题，从而导致执行器发生故障，这也成为了亟待解决的问题。
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公开(公告)号：CN117193344B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311224902.9
申请日：2023-09-21
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
摘要： 本发明公开了一种基于同步制导的机/船协同多元任务事件触发控制方法，建立无人船‑无人机协同系统的非线性系统模型，对系统中无人机的参考姿态/速度进行实时规划，并构建海事回行搜寻制导律使得机/船协同系统能够执行多元时间同步的任务；设计无人船‑无人机协同系统的虚拟控制器，通过引入模糊逻辑系统逼近模型不确定项，让权值估计器和虚拟控制器同时对模糊逻辑系统的权重进行在线更新，以消除无人船‑无人机协同系统的非线性系统模型的运动学误差；通过构建基于经验辅助的事件触发控制机制，以设计无人船‑无人机的姿态控制器与自适应律；减少了通信信道的占用，降低了通信负担，使系统在有效减小通信负担的同时也可以达到良好的控制效果。
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公开(公告)号：CN110889812B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910961740.4
申请日：2019-10-11
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明提供一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先，采用动态阈值白平衡解决颜色偏色；其次，增强图像对比度，使用同态滤波分离高频信息和低频信息，使用梯度场双区间直方图均衡化增强高频信息，采用Gamma校正处理低频信息，调整图像曝光度。最后，基于图像对比度、饱和度和最佳曝光度，采用多尺度融合策略对高频信息、双区间直方图输出图和Gamma校正后低频信息进行融合，得到增强图像。本发明专利提出了一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法，该方法通过多尺度融合策略，不仅增强图像细节和全局对比度，而且有效避免图像的过曝光和曝光不足，对图像暗区域的细节具有较好增强效果。
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