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公开(公告)号：CN117671469A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311623443.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V20/05 , G06V20/70 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像与机器学习的海底特小目标自动识别方法，涉及海底目标识别领域。首先，将原始高光谱遥感数据进行辐射校正、数据压缩、彩色合成、图像增强等预处理工作，得到处理后的图像数据；其次，基于预处理得到的图像数据，对图像中的海底特小目标进行标签制作，得到制作后的标签数据集；然后，对基于YOLOv5s基准网络并融合重叠度与最优传输理论的模型进行训练，得到改进模型；最后，通过将图像数据测试集输入训练好的改进模型，实现对海底特小目标的自动准确识别。该方法能够快速准确实现海底特小目标自动识别，提升了工作效率、减少了人为性。本发明在深海多金属结核识别及资源评价等方面具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117197596A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311478720.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本迁移学习的混合底质声学分类方法，包括如下步骤：按像素值大小对海底声呐图像进行分割；基于单位矩元，通过计算相邻像素点之间的距离、方向，得到反向散射强度特征及地形特征；通过分离、融合及选择等操作，自适应调整感受野尺寸；通过膨胀卷积等操作，遍历单位矩元，使用多个不同空洞率的空洞卷积核混合；迁移含有权重的卷积层，微调残差网络模型；通过实测海底底质采样数据与该区域分类结果进行验证，评估分类方法的精度及可靠性，实现对海底混合底质的自动分类。该方法能够快速实现浅海小样本海底混合底质的自动分类，高效准确，在海洋测绘及海底地貌学等方面具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114743059B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210658865.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06V10/52
Abstract: 本发明公开了一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法，步骤包括：地形地貌特征点提取、异常特征点剔除、地形识别单元构建、地理实体自动分类。首先，构建多尺度变换模型，检测极值点，得到准地形地貌特征点；其次，基于准地形地貌特征点，通过计算自适应阈值，并剔除异常值，得到地形地貌特征点；然后，构建基本视线方向，再依次计算视距和视角、判定参数、覆盖面积，得到地形识别单元；最后，通过确定识别类型，遍历地形识别单元，划分地理实体类别，实现对海底地理实体的自动分类。该方法能够快速实现海底地形地貌类型自动预分类，提升了工作效率、减少了人为性。本发明在海底地理实体划定及海底地貌学等方面具有实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117197596B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311478720.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本迁移学习的混合底质声学分类方法，包括如下步骤：按像素值大小对海底声呐图像进行分割；基于单位矩元，通过计算相邻像素点之间的距离、方向，得到反向散射强度特征及地形特征；通过分离、融合及选择等操作，自适应调整感受野尺寸；通过膨胀卷积等操作，遍历单位矩元，使用多个不同空洞率的空洞卷积核混合；迁移含有权重的卷积层，微调残差网络模型；通过实测海底底质采样数据与该区域分类结果进行验证，评估分类方法的精度及可靠性，实现对海底混合底质的自动分类。该方法能够快速实现浅海小样本海底混合底质的自动分类，高效准确，在海洋测绘及海底地(56)对比文件Mingwei Wang et al..Mixed SeabedSediment Classification Based onTransferred Convolutional Neural Network:A Case Study in the Ancient RiverValley.IEEE.2023,第61卷全文.陈佳辉,陈岚萍,夏小云等.基于迁移学习的海底底质声呐图像分类.计算机仿真.2022,第39卷(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN114723911B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210645487.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明公开了基于D‑P算法和最优路径的海底地理实体边界自动识别方法。本发明从横向和纵向依次提取水深网格模型的水深剖面，分别利用二次导极值点法和D‑P算法对水深剖面进行抽稀，通过坡度、水深、距离筛选，得到地理实体特征点，遍历完成所有行和列的水深剖面，得到单一型海底地理实体边界。随后，构建成本值模型，采用最优路径法实现了复合型地理实体的分割，完成复合型海底实体边界的自动识别。本发明克服了现有技术难以量化确定海底地理实体边界的缺陷，从而导致实体范围的界定缺乏依据、随机性大。本发明优点在于提高了复杂海底地理实体划定的精度、提升了工作效率、操作方便，可在海底地理实体划定、海底地形地貌学等方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN114743059A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210658865.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06V10/52
Abstract: 本发明公开了一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法，步骤包括：地形地貌特征点提取、异常特征点剔除、地形识别单元构建、地理实体自动分类。首先，构建多尺度变换模型，检测极值点，得到准地形地貌特征点；其次，基于准地形地貌特征点，通过计算自适应阈值，并剔除异常值，得到地形地貌特征点；然后，构建基本视线方向，再依次计算视距和视角、判定参数、覆盖面积，得到地形识别单元；最后，通过确定识别类型，遍历地形识别单元，划分地理实体类别，实现对海底地理实体的自动分类。该方法能够快速实现海底地形地貌类型自动预分类，提升了工作效率、减少了人为性。本发明在海底地理实体划定及海底地貌学等方面具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114723911A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210645487.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明公开了基于D‑P算法和最优路径的海底地理实体边界自动识别方法。本发明从横向和纵向依次提取水深网格模型的水深剖面，分别利用二次导极值点法和D‑P算法对水深剖面进行抽稀，通过坡度、水深、距离筛选，得到地理实体特征点，遍历完成所有行和列的水深剖面，得到单一型海底地理实体边界。随后，构建成本值模型，采用最优路径法实现了复合型地理实体的分割，完成复合型海底实体边界的自动识别。本发明克服了现有技术难以量化确定海底地理实体边界的缺陷，从而导致实体范围的界定缺乏依据、随机性大。本发明优点在于提高了复杂海底地理实体划定的精度、提升了工作效率、操作方便，可在海底地理实体划定、海底地形地貌学等方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN109131742B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201811120894.2
申请日：2018-09-26
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: B63B17/00
Abstract: 本发明公开了一种可转动的船侧安装探测系统与方法。系统包括测量船、侧舷安装杆、可旋转水下仪器安装平台、水上仪器安装平台、卫星定位系统、数据采集及仪器旋转控制终端；水上仪器安装平台安装侧舷安装杆的顶部，可旋转水下仪器安装平台嵌套安装在侧舷安装杆的底部，卫星定位系统用于获取测量船的实时定位信息；数据采集及仪器旋转控制终端进行数据采集、后处理及控制可旋转水下仪器安装平台转动。本发明克服了传统船载安装方式在水下探测仪器安装固定后难以精调仪器安装姿态的缺点，不但保证了采集数据的精度，还可使其可应对更多种复杂、非常规的探测任务，可广泛应用于海洋调查与海底探测。
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