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公开(公告)号：CN112949932B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110305108.1
申请日：2021-03-18
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 素，预测的准确率高。本发明实施例公开了一种船舶流量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取各个时间段遥感影像各类执法船的数量、环境数据、预测时间以及预测天数，以得到初始数据；将初始数据输入至改进的灰色马尔科夫模型内进行预测，以得到预测结果；改进的灰色马尔科夫模型包括改进的灰色预测模型以及改进的马尔科夫模型；改进的灰色预测模型是通过各个时间段遥感影像上各类执法船的数量、结合每日的环境数据作为样本集构建形成的；改进的马尔科夫模型是通过改进的灰色预测模型所预测的数
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公开(公告)号：CN113011376A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110364103.6
申请日：2021-04-03
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明实施例公开了海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括设定概率分配函数；获取待分类的SAR图像数据；提取待分类的SAR图像数据内每个船舶的特征信息，以得到目标特征信息；根据所述目标特征信息以及所述概率分配函数计算不同焦元的融合概率，并根据不同焦元的融合概率确定船舶类型。通过实施本发明实施例的方法可实现提高分类的准确率，适用于各类分辨率的SAR数据进行分类，分类结果稳定性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115510946A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211000146.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 浙江大学 , 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明实施例公开了船舶异常轨迹检测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取船舶AIS数据，以得到待检测AIS数据；获取经纬度；计算两个运动方向与x轴正向的夹角；计算两个运动方向与x轴正向的夹角的差值，以得到轨迹转角；筛选符合要求的轨迹点索引，并保留于列表中；对列表进行分组，以得到分组结果；根据S型轨迹、O型轨迹以及无规则轨迹的特点生成三种不同类型且包含不同长度的轨迹，以得到异常轨迹；利用DTW算法将分组结果与三种异常轨迹进行标准化，再将异常轨迹进行不同角度旋转，并计算最小路径值；确定分组结果所属的异常类型。通过实施本发明实施例的方法可实现对异常轨迹进行分类检测，检测可靠性强，且耗时少。
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公开(公告)号：CN114859352B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210794071.8
申请日：2022-07-07
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明实施例公开了SAR卫星海洋观测图像自适应拉伸方法及装置。所述方法包括：获取SAR图像；对所述SAR图像进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果；拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果；计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数；输出所述最佳标准差倍数以及所述拉伸结果。通过实施本发明实施例的方法可实现无需手动修改拉伸参数，删除了海面SAR图像中目标亮点的干扰，达到海面纹理的最佳效果，能清晰的展示海面的风、浪等条纹。
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公开(公告)号：CN114859352A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210794071.8
申请日：2022-07-07
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明实施例公开了SAR卫星海洋观测图像自适应拉伸方法及装置。所述方法包括：获取SAR图像；对所述SAR图像进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果；拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果；计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数；输出所述最佳标准差倍数以及所述拉伸结果。通过实施本发明实施例的方法可实现无需手动修改拉伸参数，删除了海面SAR图像中目标亮点的干扰，达到海面纹理的最佳效果，能清晰的展示海面的风、浪等条纹。
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公开(公告)号：CN113011376B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110364103.6
申请日：2021-04-03
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括设定概率分配函数；获取待分类的SAR图像数据；提取待分类的SAR图像数据内每个船舶的特征信息，以得到目标特征信息；根据所述目标特征信息以及所述概率分配函数计算不同焦元的融合概率，并根据不同焦元的融合概率确定船舶类型。通过实施本发明实施例的方法可实现提高分类的准确率，适用于各类分辨率的SAR数据进行分类，分类结果稳定性高。
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公开(公告)号：CN112949932A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110305108.1
申请日：2021-03-18
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种船舶流量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取各个时间段遥感影像各类执法船的数量、环境数据、预测时间以及预测天数，以得到初始数据；将初始数据输入至改进的灰色马尔科夫模型内进行预测，以得到预测结果；改进的灰色马尔科夫模型包括改进的灰色预测模型以及改进的马尔科夫模型；改进的灰色预测模型是通过各个时间段遥感影像上各类执法船的数量、结合每日的环境数据作为样本集构建形成的；改进的马尔科夫模型是通过改进的灰色预测模型所预测的数值的误差范围以及样本集数量构建形成的。本发明实现使用不等时间间距的数据进行预测，可同步预测多种不同类型的船舶数量，考虑了环境因素，预测的准确率高。
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