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公开(公告)号：CN112308002B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202011232605.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/05 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于单阶段深度学习网络的海底生物识别和检测方法，包含以下的步骤：基于卷积神经网络的海底生物特征提取；采用GIoU策略计算真值框和预测框的回归误差；基于K‑means算法的维度聚类。本发明利用基于卷积神经网络方法实现海底生物有效特征的提取，有效抑制背景噪声对于海底生物的干扰，同时突显海底生物的特征，有利于提高海底生物检测和识别的精度。本发明借助GIoU的方法，预测框和真值框之间的回归误差可以被精确的计算，从而整个检测系统的卷积权重可以被充分优化。本发明借助于K‑means聚类算法，获取海底生物外形尺寸的先验信息能够更加贴合海底生物的实际特性，有效降低海底生物的误检率。
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公开(公告)号：CN112001954A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010845895.4
申请日：2020-08-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极曲线约束的水下PCA-SIFT图像匹配方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：利用高斯函数分别对双目相机在水下采集的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行模糊处理及降采样处理，分别由图像Ⅰ的极值点组和图像Ⅱ的极值点组得到图像Ⅰ的关键点组Ⅰ和图像Ⅱ的关键点组Ⅰ；分别为图像Ⅰ的关键点组Ⅱ和图像Ⅱ的关键点组Ⅱ里的每一个关键点分配一个基准方向和建立一个描述符采用PCA-SIFT算法构建描述子对剔除边缘位置的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行匹配，同时结合改进的极曲线约束方法得到极曲线对匹配过程中进行约束，剔除误匹配点，完成图像Ⅰ和图像Ⅱ的匹配，该方法利用算法本身的快速性以及水下成像的极曲线约束条件，提高水下双目立体匹配的精度与效率。
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公开(公告)号：CN112001954B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010845895.4
申请日：2020-08-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极曲线约束的水下PCA‑SIFT图像匹配方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：利用高斯函数分别对双目相机在水下采集的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行模糊处理及降采样处理，分别由图像Ⅰ的极值点组和图像Ⅱ的极值点组得到图像Ⅰ的关键点组Ⅰ和图像Ⅱ的关键点组Ⅰ；分别为图像Ⅰ的关键点组Ⅱ和图像Ⅱ的关键点组Ⅱ里的每一个关键点分配一个基准方向和建立一个描述符采用PCA‑SIFT算法构建描述子对剔除边缘位置的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行匹配，同时结合改进的极曲线约束方法得到极曲线对匹配过程中进行约束，剔除误匹配点，完成图像Ⅰ和图像Ⅱ的匹配，该方法利用算法本身的快速性以及水下成像的极曲线约束条件，提高水下双目立体匹配的精度与效率。
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公开(公告)号：CN112907474A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110199611.3
申请日：2021-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于背景光优化与伽马变换的水下图像增强方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：对水下图像进行去雾处理，得到去雾后的水下图像；对去雾后的水下图像进行伽马变换，得到对比度提升后的水下图像；对对比度提升后的水下图像采用主通道像素最值方法进行色彩校正，得到颜色均衡的水下图像，本发明采用改进的背景光估计方法，利用候选点邻域的色彩饱和度衡量该点是否能作为整幅图像的背景光，减小估计误差，提升图像质量；针对复原后图像存在的颜色失真、偏色等问题，利用伽马变换与颜色校正结合的方法，提升图像对比度，改善图像亮度不均的情况。
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公开(公告)号：CN112318508A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011192900.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了为一种水下机器人‑机械手系统受海流扰动强弱评估方法，包括以下步骤：当水下机器人‑机械手系统到达海底任务位置，将受扰动后机器人的机械手实际位姿与理想状态下位姿进行对比，得到机械手在物理空间上的受扰动位置的变化；进而划分为水下机器人本体在X‑Y平面受侧向横移扰动、艏向扰动的时位置变化及X‑Z平面受升降扰动位置变化，分别对机械手第一关节进行补偿，第二关节、第三关节进行补偿，当X‑Y平面受到的扰动为弱扰动和X‑Z平面受到的扰动为弱扰动时，则水下机器人‑机械手系统受到的海流扰动为弱扰动；其余情况下则水下机器人‑机械手系统受到的海流扰动为强扰动，该方法可为控制策略中的扰动提供参考，进而提高抓取的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553862A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010359252.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海天背景图像去雾和双目立体视觉定位方法，属于计算机视觉领域，该方法在暗通道去雾模型的基础上，根据海天背景图像的上述特征，对双目摄像机拍摄到的图像中的天空区域与非天空区域进行分割，利用四分法确定大气光值预估值的最终区域，避免取单个值易受到外界随机条件的影响，将所选最终区域内所有像素的平均值作为优化模型的大气光值取值；再利用超像素分割得到景深和雾浓度相近的区域，构造衡量图像对比度和信息损失量的代价函数，计算每个区域的代价函数的最小值作为该区域的透射率估计值，然后采用引导滤波对其进行细化，得到优化模型的透射率取值。
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公开(公告)号：CN111860640A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010694006.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的特定海域数据集增广方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：采集特定海域的水下图像，构成真实水下图像数据集；构建生成对抗网络；生成器对真实的水下图像的退化特性和以及渐晕效果进行学习，得到学习后生成器，并在生成器中得到真实水下图像数据集的衰减、散射、渐晕模型参数，公开数据集在学习后生成器上进行图像合成，得到真实水下图像的合成图像数据集，将真实水下图像的合成图像数据集和真实水下图像数据集一起输入到判别器中进行判别，实现真实水下图像的增广，该方法在数据集上训练识别网络避免过拟合现象，解决海洋公开数据集样本数较小、真实样本获取困难的问题。
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公开(公告)号：CN111860640B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010694006.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的特定海域数据集增广方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：采集特定海域的水下图像，构成真实水下图像数据集；构建生成对抗网络；生成器对真实的水下图像的退化特性和以及渐晕效果进行学习，得到学习后生成器，并在生成器中得到真实水下图像数据集的衰减、散射、渐晕模型参数，公开数据集在学习后生成器上进行图像合成，得到真实水下图像的合成图像数据集，将真实水下图像的合成图像数据集和真实水下图像数据集一起输入到判别器中进行判别，实现真实水下图像的增广，该方法在数据集上训练识别网络避免过拟合现象，解决海洋公开数据集样本数较小、真实样本获取困难的问题。
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公开(公告)号：CN111553862B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010359252.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海天背景图像去雾和双目立体视觉定位方法，属于计算机视觉领域，该方法在暗通道去雾模型的基础上，根据海天背景图像的上述特征，对双目摄像机拍摄到的图像中的天空区域与非天空区域进行分割，利用四分法确定大气光值预估值的最终区域，避免取单个值易受到外界随机条件的影响，将所选最终区域内所有像素的平均值作为优化模型的大气光值取值；再利用超像素分割得到景深和雾浓度相近的区域，构造衡量图像对比度和信息损失量的代价函数，计算每个区域的代价函数的最小值作为该区域的透射率估计值，然后采用引导滤波对其进行细化，得到优化模型的透射率取值。
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公开(公告)号：CN112907474B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110199611.3
申请日：2021-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于背景光优化与伽马变换的水下图像增强方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：对水下图像进行去雾处理，得到去雾后的水下图像；对去雾后的水下图像进行伽马变换，得到对比度提升后的水下图像；对对比度提升后的水下图像采用主通道像素最值方法进行色彩校正，得到颜色均衡的水下图像，本发明采用改进的背景光估计方法，利用候选点邻域的色彩饱和度衡量该点是否能作为整幅图像的背景光，减小估计误差，提升图像质量；针对复原后图像存在的颜色失真、偏色等问题，利用伽马变换与颜色校正结合的方法，提升图像对比度，改善图像亮度不均的情况。
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