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公开(公告)号：CN110543859B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910838786.7
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/80 , G06T7/70 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和双目定位的海参自主识别和抓取方法，包含以下的步骤：基于深度学习的水下海参识别与定位；利用双目立体视觉获取海参空间定位信息；利用PID控制方法进行海参抓取。本发明利用GAN模型学习水下海参的特征，利用生成网络生成海参样本，有效解决海参训练样本不足的问题。本发明将均值滤波、中值滤波与维纳滤波相结合进设计滤波算子，解决光线不均匀、浑浊度大以及能见度低等对图像带来的影响。本发明利用卷积神经网络对已有数据进行学习和归纳，准确快速对海参进行检测与二维定位，为后续海参的空间三维定位和抓取提供有力保障。本发明获得高精度的摄像机内、外参数，有利于保障机械手精确抓取。
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公开(公告)号：CN111831011A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010791161.2
申请日：2020-08-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的水下机器人平面轨迹跟踪控制的方法，包括以下步骤：设计轨迹跟踪误差系统；设计控制律。考虑水下机器人在水下所遇到的复杂干扰情况，本发明所设计的有限时间扰动观测器可以精确的观测外界的扰动，实现了在有限时间内将跟踪误差镇定到零。本发明设计的非奇异终端滑模选取幂次趋近律，不仅保证了系统能够有限时间收敛，也可以降低控制输入的抖振，实现控制输入连续，从而提高系统的鲁棒性。本发明针对水下机器人水平面轨迹跟踪控制，提出了一种基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制方法，采用幂次趋近律，相较于他人的研究，保证了系统有限时间收敛，并且使控制输入连续光滑。
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公开(公告)号：CN111610788A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010538510.X
申请日：2020-06-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种分级模糊-人工势场路径规划的方法，包括：S1、环境建模；S2、执行改进的精英遗传算法，规划无人船全局路径；S3、执行具有模糊决策的模糊-人工势场算法，规划无人船局部路径；S4、在所述无人船全局路径上插入虚拟返回点，将所述无人船全局路径和无人船局部路径进行融合。本发明结合精英保留、多样性增量、自适应变异概率和自适应遗传算法，生成最优稀疏路径点并平滑路径。为了完全适应不可预测的环境，开发了具有模糊决策的模糊-人工势场算法，避免无人船陷入奇异点。在全局路径上插入虚拟返回点，使全局路径和局部路径的完美融合。本发明方法有较高的安全性和灵活性，使无人船能够安全且快速地完成最优路径规划。
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公开(公告)号：CN119723312A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411791327.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种细节丢失下通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强方法，包括以下步骤：基于包含海胆、扇贝、海星和海参其中一种或多种海洋底栖生物的图片构建数据集；将数据集划分为：训练集和测试集；构建包含细节丢失下通道及空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型；基于训练集数据对通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型进行训练，得到训练好的通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型；将测试集数据输入到训练好的通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型中，实现对海胆、扇贝、海星和海参海洋底栖生物的检测识别。
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公开(公告)号：CN112001954B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010845895.4
申请日：2020-08-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极曲线约束的水下PCA‑SIFT图像匹配方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：利用高斯函数分别对双目相机在水下采集的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行模糊处理及降采样处理，分别由图像Ⅰ的极值点组和图像Ⅱ的极值点组得到图像Ⅰ的关键点组Ⅰ和图像Ⅱ的关键点组Ⅰ；分别为图像Ⅰ的关键点组Ⅱ和图像Ⅱ的关键点组Ⅱ里的每一个关键点分配一个基准方向和建立一个描述符采用PCA‑SIFT算法构建描述子对剔除边缘位置的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行匹配，同时结合改进的极曲线约束方法得到极曲线对匹配过程中进行约束，剔除误匹配点，完成图像Ⅰ和图像Ⅱ的匹配，该方法利用算法本身的快速性以及水下成像的极曲线约束条件，提高水下双目立体匹配的精度与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111610788B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010538510.X
申请日：2020-06-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种分级模糊‑人工势场路径规划的方法，包括：S1、环境建模；S2、执行改进的精英遗传算法，规划无人船全局路径；S3、执行具有模糊决策的模糊‑人工势场算法，规划无人船局部路径；S4、在所述无人船全局路径上插入虚拟返回点，将所述无人船全局路径和无人船局部路径进行融合。本发明结合精英保留、多样性增量、自适应变异概率和自适应遗传算法，生成最优稀疏路径点并平滑路径。为了完全适应不可预测的环境，开发了具有模糊决策的模糊‑人工势场算法，避免无人船陷入奇异点。在全局路径上插入虚拟返回点，使全局路径和局部路径的完美融合。本发明方法有较高的安全性和灵活性，使无人船能够安全且快速地完成最优路径规划。
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公开(公告)号：CN112907474A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110199611.3
申请日：2021-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于背景光优化与伽马变换的水下图像增强方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：对水下图像进行去雾处理，得到去雾后的水下图像；对去雾后的水下图像进行伽马变换，得到对比度提升后的水下图像；对对比度提升后的水下图像采用主通道像素最值方法进行色彩校正，得到颜色均衡的水下图像，本发明采用改进的背景光估计方法，利用候选点邻域的色彩饱和度衡量该点是否能作为整幅图像的背景光，减小估计误差，提升图像质量；针对复原后图像存在的颜色失真、偏色等问题，利用伽马变换与颜色校正结合的方法，提升图像对比度，改善图像亮度不均的情况。
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公开(公告)号：CN112318508A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011192900.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了为一种水下机器人‑机械手系统受海流扰动强弱评估方法，包括以下步骤：当水下机器人‑机械手系统到达海底任务位置，将受扰动后机器人的机械手实际位姿与理想状态下位姿进行对比，得到机械手在物理空间上的受扰动位置的变化；进而划分为水下机器人本体在X‑Y平面受侧向横移扰动、艏向扰动的时位置变化及X‑Z平面受升降扰动位置变化，分别对机械手第一关节进行补偿，第二关节、第三关节进行补偿，当X‑Y平面受到的扰动为弱扰动和X‑Z平面受到的扰动为弱扰动时，则水下机器人‑机械手系统受到的海流扰动为弱扰动；其余情况下则水下机器人‑机械手系统受到的海流扰动为强扰动，该方法可为控制策略中的扰动提供参考，进而提高抓取的准确性。
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公开(公告)号：CN111553862A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010359252.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海天背景图像去雾和双目立体视觉定位方法，属于计算机视觉领域，该方法在暗通道去雾模型的基础上，根据海天背景图像的上述特征，对双目摄像机拍摄到的图像中的天空区域与非天空区域进行分割，利用四分法确定大气光值预估值的最终区域，避免取单个值易受到外界随机条件的影响，将所选最终区域内所有像素的平均值作为优化模型的大气光值取值；再利用超像素分割得到景深和雾浓度相近的区域，构造衡量图像对比度和信息损失量的代价函数，计算每个区域的代价函数的最小值作为该区域的透射率估计值，然后采用引导滤波对其进行细化，得到优化模型的透射率取值。
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公开(公告)号：CN111399506A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010177283.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于动力学约束的全局-局部混合无人船路径规划方法。包括：S1、构建无人船运动学模型，并进行动力学分析；S2、考虑无人船安全范围，采用存储节点的方式，实现无人船全局路径的规划；以优化生成的路径点，约束无人船安全行驶。S3、针对动态的不可预见的环境，构建基于FDM模糊决策模块和FDW精准动态窗口模块的分层结构，实现无人船局部路径的规划；精确地将可驱动的前向、航向角速度和加速度考虑到局部路径的规划中，产生可跟踪且能够实现实时局部避碰的路径。S4、融合上述无人船全局路径规划和无人船局部路径规划方案，形成全局局部混合避障策略。通过在全局最优路径上插入虚拟路径点，使全局和局部路径规划完好结合，完成整个路径跟踪任务。
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