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公开(公告)号:CN118656602A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411133952.0
申请日:2024-08-19
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于优化生成器的轨迹预测方法,采集历史船舶AIS数据,构建轨迹预测数据集;使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取;构建基于优化生成器的轨迹预测模型,将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器;通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练,得到训练好的轨迹预测模型;通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。通BILSTM网络强大的时间序列分析能力捕捉船舶运动的长期依赖关系,同时利用GAN的生成能力来模拟船舶轨迹的复杂分布,从而提高预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN118658071A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411149424.4
申请日:2024-08-21
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进3D目标检测器PointPillars的目标点云检测方法,对激光雷达获取河道检测范围内的船舶的点云数据进行滤波,得到不含噪声的点云数据,并进行标注;对标注好的点云数据分别进行随机旋转、随机缩放、随机平移、随机裁剪,并将处理后的点云数据以及原始标注好的点云数据合并形成训练点云集合;将训练点云集合通过3D目标检测算法中PFN层进行特征编码,得到伪图像;通过主干网络对伪图像进行处理后得到特征张量;将特征张量输入SSD检测网络得到检测结果。通过点云的前处理和点云数据的增强,提高了提取的点云质量,通过改进的3D点云目标检测网络,有效地提升船舶在航道运行的可靠性。
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