公开(公告)号：CN116051840A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310059786.3

申请日：2023-01-17

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘彦呈 ,  郭筠 ,  刘厶源 ,  朱鹏莅 ,  陈瀚 ,  王帅 ,  马匡旗 ,  马欢 ,  张勤进 ,  郭昊昊

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗学习的半监督水下图像语义分割方法，包括：获取水下图像并划分为训练集、验证集和测试集，并对水下图像进行预处理；设计兼具Transformer全局自注意力机制和卷积神经网络底层细节和定位优势的混合编码分割器；构建半监督语义分割的生成对抗网络；利用半监督语义分割的生成对抗网络对训练集和验证集上进行训练，得到预测模型，并采用测试集对预测模型进行评估。本发明能够以较低的计算成本实现准确的图像分割，能更好的应用于水下图像语义分割任务，对水下航行器光视觉智能感知系统的发展具有重要的指导意义和应用价值。

公开(公告)号：CN104290895B

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201410480081.X

申请日：2014-09-18

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 沈中祥 ,  刘寅东 ,  王帅 ,  顾叶 ,  尹群 ,  王珂

IPC: B63H5/07

Abstract: 一种新型救生艇推进机构，包括设置在救生艇船体底部的排水导引管路，所述排水导引管路水平设置且贯通船体，由中部靠近但不相接的左、右两单元管道镜像对称布置构成；所述单元管道呈“U”形或“V”形，包括中间枢纽管段和分别与中间枢纽管段前、后两管口连接的第一管段、第二管段，两单元管道的中间枢纽管段均设置在一可旋转的圆柱体上，所述圆柱体位于一竖直通至船底的通道内，两中间枢纽管段的腔体内分别设有推进器；所述圆柱体的顶部与旋转驱动装置连接，所述旋转驱动装置的顶部与一升降装置连接。本发明通过控制所述圆柱体转动，可使中间枢纽管段连通不同的进出水管路，使船底两侧的排水方向发生变化，从而实现船体的转动和横移，操作灵活。

公开(公告)号：CN104290895A

公开(公告)日：2015-01-21

申请号：CN201410480081.X

申请日：2014-09-18

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 沈中祥 ,  王帅 ,  顾叶 ,  刘寅东 ,  尹群 ,  王珂

IPC: B63H5/07

Abstract: 一种新型救生艇推进机构，包括设置在救生艇船体底部的排水导引管路，所述排水导引管路水平设置且贯通船体，由中部靠近但不相接的左、右两单元管道镜像对称布置构成；所述单元管道呈“U”形或“V”形，包括中间枢纽管段和分别与中间枢纽管段前、后两管口连接的第一管段、第二管段，两单元管道的中间枢纽管段均设置在一可旋转的圆柱体上，所述圆柱体位于一竖直通至船底的通道内，两中间枢纽管段的腔体内分别设有推进器；所述圆柱体的顶部与旋转驱动装置连接，所述旋转驱动装置的顶部与一升降装置连接。本发明通过控制所述圆柱体转动，可使中间枢纽管段连通不同的进出水管路，使船底两侧的排水方向发生变化，从而实现船体的转动和横移，操作灵活。

公开(公告)号：CN119556696A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411646615.1

申请日：2024-11-18

Applicant: 大连海事大学 ,  上海船舶运输科学研究所有限公司

Inventor： 王宁 ,  王帅 ,  贾薇 ,  韩冰

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/243

Abstract: 本发明涉及无人船运动控制技术领域，具体涉及一种基于单应性矩阵的无人船视觉伺服镇定控制方法及系统。方法主要包括：解算出期望图像数据到当前图像数据间的单应性矩阵；对所述单应性矩阵进行SVD分解，获取期望图像数据到当前图像数据间映射的尺度因子、平移向量和旋转矩阵；基于平移向量和旋转向量获取镇定控制误差向量；基于旋转矩阵构建位姿误差向量，动态调节位姿误差，对镇定控制误差求导，建立单目视觉伺服镇定控制系统，基于平移误差和旋转误差连续时变输出反馈镇定控制参量。本发明通过单目视觉传感器提供反馈信号，利用单应性矩阵技术重构无人船的位姿误差，实现无人船在复杂环境下的精准镇定控制。

公开(公告)号：CN115713493A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211364039.2

申请日：2022-11-02

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘彦呈 ,  王帅 ,  刘厶源 ,  朱鹏莅 ,  陈瀚 ,  郭筠 ,  马匡旗 ,  马欢 ,  张勤进 ,  郭昊昊

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/05 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度纹理显著性的多任务水下图像的质量评价方法，包括采集水下图像数据集，利用软件标注失真类型标签和质量分数标签；利用sobel算子提取图像的梯度图；利用卷积神经网络对原图和梯度图进行特征提取，对失真类型预测子网络和质量分数回归子网络进行训练、验证和测试，生成失真类型预测模型和质量分数预测模型；利用水下图像质量评估模型对水下图像进行质量评估。本发明对水下图像的质量分数进行回归，既能判断水下图像的失真类型，方便选择增强算法，还以真实类型作为质量回归的指导，提高了水下图像质量评估模型的质量预测精度，能更全面地对水下图像进行评价，提高了水下图像增强系统的运行效率。