公开(公告)号：CN118736400A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410646363.6

申请日：2024-05-22

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李颖 ,  赵康佳 ,  董双 ,  张照亿 ,  谢铭

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明一种基于空谱联合知识蒸馏的海面浮油检测方法，包括以下步骤：对原高光谱图像采用3‑D空间的几何变换进行数据增强，得到增强后的高光谱图像；对数据增强后的高光谱图像进行尺度自适应超像素分割，从高光谱图像中提取RGB图像，将该RGB图像输入到自适应超像素分割模型中，生成具有空间纹理先验信息的超像素；利用SSJD计算HSI中未标记的超像素单元与预定义对象类之间的距离；利用距离‑概率转换方法生成每个超像素单元的自适应软标签；将增强后的高光谱图像数据输入空间光谱双边自注意力机制模块，得到富含重要特征信息的区域；将软标签样本与富含重要特征信息的区域数据分别送入密集渐进卷积网络进行特征提取，实现海面浮油检测。

公开(公告)号：CN118746572A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410819271.3

申请日：2024-06-24

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李颖 ,  季翔翔 ,  李仲聃 ,  王勇 ,  赵康佳 ,  赵辰语 ,  张照亿

IPC: G01N21/64 ,  G01N21/65 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于激光诱导荧光光谱和拉曼光谱数据融合的危化品检测方法，包括：获取待测样品的激光诱导荧光光谱数据和拉曼光谱数据；对所述激光诱导荧光光谱数据和拉曼光谱数据进行预处理，提取激光诱导荧光光谱数据和拉曼光谱数据的特征信息；获得融合特征；将融合特征与样品的成分进行关联并输入卷积神经网络模型对该模型进行训练；使用完成训练的卷积神经网络模型对新的样品进行检测和识别，并由荧光强度计算样品浓度。本方法结合两种光谱的数据，通过特征提取和范围划分，进行特征数据融合后可以增加危化品的检测识别能力。

公开(公告)号：CN119741492A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411821586.8

申请日：2024-12-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李颖 ,  程岭霄 ,  赵康佳 ,  孙铁萌 ,  张照亿

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于群体密度分析的小样本SAR溢油分割方法，属于计算机视觉技术领域。本发明通过对原始SAR图像进行预处理和图像增强，获得强度SAR图像；对比强度SAR图像的全局密度与预设背景阈值判断强度SAR图像中是否存在潜在溢油区域；通过区域限制缩小处理范围提取存在潜在溢油区域的强度SAR图像中的潜在溢油区域图像；通过语义分割网络获得潜在溢油区域图像的初步分割结果；构建潜在溢油区域图像的像素点密度分布图；利用像素点密度分布图修正初步分割结果的边界获得溢油分割结果图。本发明引入群体密度概念作为溢油分割的特征，通过描述不同目标区域的密集程度和空间聚集性，从而提高溢油识别的准确性；克服了传统方法中对纹理、背景噪声的依赖。