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公开(公告)号：CN119886227A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510366042.5
申请日：2025-03-26
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06T3/4053 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法，包括如下步骤：采用马尔科夫链的形式建模正向扩散过程，通过往高分辨率图像中不断添加残差与噪声，使图像逐步退化至低分辨率图像与高斯噪声的叠加状态，实现将目标分布逐步转移至已知分布；对逆向扩散的条件概率分布进行建模，逆向扩散被定义为一个可学习的马尔科夫链；构建神经网络模SDU‑Net，并分别独立训练残差预测模型和噪声预测模型，来预测未知量残差与噪声；使用训练好的模型进行中继采样，实现根据低分辨率DEM图像生成高分辨率DEM图像。本发明可以实现5倍放大因子的超分辨率，在海底DEM构建与增强过程中具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN118799593B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411268034.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/13 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/62 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率尺度融合的浅水多光谱遥感水深探测方法，包括如下步骤：通过多尺度层级采样器对输入的预处理后多光谱遥感影像进行裁剪并重采样，以获取对应不同空间尺度的多分辨率层级多光谱遥感影像组；对应多个特定空间尺度分辨率的编码器模块组用于在不同空间尺度下提取特征，并通过后接的中心对齐融合模块实现从粗糙的大空间尺度向精细的小空间尺度的光谱特征聚合；提取主干模型中4个编码器阶段中最精细高分辨率分支的特征并沿通道维度拼接后映射得到输出水深结果；通过实测水深数据作为真值对模型进行训练并评估其表现。该方法能够实现高精度的水深探测且具备一定的外推能力，在海底地形地貌探测及测绘领域具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN116500693B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310294542.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率海洋磁力的近底精密探测装置与精校准方法，属于海洋地磁探测领域，包括第一基柱，第一基柱底端同轴延伸设有地磁测量组件；第一基柱底侧环绕对称设置有多个地磁测量组件，地磁测量组件通过第一连接杆与第一基柱连接；地磁测量组件包括测量基体，测量基体上端设有凹状通槽，凹状通槽内配合设置有转动圆球；转动圆球下方垂直设有第一垂杆，第一垂杆底端设有地磁测量装置，地磁测量装置距离第一垂杆远的一侧设有增重组件，第一垂杆靠近转动圆球一端设有调节螺母；第一基柱顶端设有吊挂基体，吊挂基体上设有吊挂环。本发明能够实现对地磁测量的校准、精度高且保持磁总量和磁分量测量装置处于同一水平面。
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公开(公告)号：CN110532615B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910686640.5
申请日：2019-07-26
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明公开了一种浅海复杂地形的逐级分解方法。在浅海陆架上，多种尺度的海底地形叠加形成复杂的地貌体系，导致难以进行量化研究，本发明利用傅里叶分析方法，结合Butterworth滤波器，实现地形信号由空间域到频率域的转换，通过分频将叠加地形分解成几组具有不同频率的单一类型地形。实例测试结果表明：该方法可快速、准确地将复杂海底叠加地形分解成不同空间尺度的地形。本发明在海洋测绘、海洋工程的安全评估和海洋科学研究等方面具有重要实用价值。
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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：CN114663640B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210548489.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于地形地貌和构造特征的海底地理实体划定与分类方法，包括：数据预处理、地理实体划定、特征提取与分类三大步骤。首先，通过数据预处理得到海底地形地貌模型、重力垂直梯度模型、磁异常模型；其次，将上述模型分别通过基于地形地貌的界限划定和基于构造特征的界限划定这两种方法，得到两种类型的界限；最后，通过特征提取与分类得到海底地理实体的全要素信息表。本方法克服了现有技术缺乏地质构造约束、无量化界定，导致地理实体划定模糊。本发明可在海底地名命名、海底地形地貌学等方面具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112149755B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202011084474.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小样本海底水声图像底质分类方法，应用于深度学习领域，从模型参数和数据两方面出发进行优化研究：(1)模型参数优化方面使用迁移学习中的微调技术，将大型数据集作为预训练数据集，从而实现大跨度的任务模型参数迁移；(2)数据增强方面则使用WGAN‑GP模型并结合CBN生成特定底质声纳图像，用于扩充数据集。后续的优化实验肯定了大跨度任务迁移的微调对于CNNs在底质分类的优化，其中ResNet可以达到非常理想的精度，肯定了将深度模型应用在此类任务中的可行性。生成对抗神经网络进行数据增强来从数据角度优化任务表现，结论说明生成对抗神经网络的数据增强可以带来精度提升但同时时间损耗巨大。
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公开(公告)号：CN114663640A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210548489.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于地形地貌和构造特征的海底地理实体划定与分类方法，包括：数据预处理、地理实体划定、特征提取与分类三大步骤。首先，通过数据预处理得到海底地形地貌模型、重力垂直梯度模型、磁异常模型；其次，将上述模型分别通过基于地形地貌的界限划定和基于构造特征的界限划定这两种方法，得到两种类型的界限；最后，通过特征提取与分类得到海底地理实体的全要素信息表。依据国际规则和国家规范，结合中国传统文化，分别赋予其通名和专名。本方法可概况为“构造定级、地貌定类、文化定名”，克服了现有技术缺乏地质构造约束、无量化界定，导致地理实体划定模糊。本发明可在海底地名命名、海底地形地貌学等方面具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112149755A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011084474.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小样本海底水声图像底质分类方法，应用于深度学习领域，从模型参数和数据两方面出发进行优化研究：(1)模型参数优化方面使用迁移学习中的微调技术，将大型数据集作为预训练数据集，从而实现大跨度的任务模型参数迁移；(2)数据增强方面则使用WGAN‑GP模型并结合CBN生成特定底质声纳图像，用于扩充数据集。后续的优化实验肯定了大跨度任务迁移的微调对于CNNs在底质分类的优化，其中ResNet可以达到非常理想的精度，肯定了将深度模型应用在此类任务中的可行性。生成对抗神经网络进行数据增强来从数据角度优化任务表现，结论说明生成对抗神经网络的数据增强可以带来精度提升但同时时间损耗巨大。
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公开(公告)号：CN118799593A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411268034.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 自然资源部第二海洋研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/13 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/62 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率尺度融合的浅水多光谱遥感水深探测方法，包括如下步骤：通过多尺度层级采样器对输入的预处理后多光谱遥感影像进行裁剪并重采样，以获取对应不同空间尺度的多分辨率层级多光谱遥感影像组；对应多个特定空间尺度分辨率的编码器模块组用于在不同空间尺度下提取特征，并通过后接的中心对齐融合模块实现从粗糙的大空间尺度向精细的小空间尺度的光谱特征聚合；提取主干模型中4个编码器阶段中最精细高分辨率分支的特征并沿通道维度拼接后映射得到输出水深结果；通过实测水深数据作为真值对模型进行训练并评估其表现。该方法能够实现高精度的水深探测且具备一定的外推能力，在海底地形地貌探测及测绘领域具有实际应用价值。
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