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公开(公告)号：CN116823644A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310657193.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于知识转换的水下图像增强方法。本发明方法，包括：搭建水下图像增强网络模型；构建第一损失函数；采用第一损失函数约束第一网络模型，采用N张水下图像训练第一网络模型得到教师网络模型；根据教师网络模型构建第二损失函数；采用第二损失函数约束第二网络模型，采用N张水下图像和M张转化图像训练第二网络模型得到学生网络模型；向学生网络模型输入原始图像，学生网络模型对原始图像进行增强处理。通过第二损失函数约束第二网络模型的训练，促进生成的图像更接近于参照图像，具有更鲜明的色彩、更高的对比度、更丰富的纹理与细节。
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公开(公告)号：CN116665287A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310632272.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 大连海事大学 , 中国残疾人辅助器具中心
IPC: G06V40/18 , G06V40/19 , G06F3/01 , G06V10/762 , G06V10/764 , A61B3/113 , A61B3/024 , A61B3/00
Abstract: 本发明提供一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置，包括：视野区域映射，测量视野范围，标注各个视野区域，模拟并生成校准平面的可见注视点，建立视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射；视线数据修正，采集视线数据，通过视野区域映射模型得到视线落点，并进行视线落点数据全局区域聚类，对整体视野区域、不可见视野区域和扩展视野区域进行修正；眼动行为分类，通过判别视线落点区域，将连续视线落点轨迹分为不同视野区域数据段，并对不同视野区域的眼动行为进行分类。本发明解决了遥测场景下视野范围的动态精准映射问题，实现了不同视野区域内的高效眼动行为分类，具有扩展性强、鲁棒性高等特点。
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公开(公告)号：CN116523772A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310352829.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于暗通道低秩先验的单幅水下图像增强方法，包括：获取待处理的水下图像：根据水下图像每个通道的像素均值将图像的三个通道依次重新命名，基于颜色矫正预处理方法获得矫正后图像；构建暗通道低秩补全模型获得暗通道图像；基于暗通道图像信息计算矫正后图像的透射率；采用大律法对暗通道图像进行分割，从而分离出前景区域和背景区域，得到分割后图像；利用四叉树方法对图像进行迭代分割，满足停止条件时记录得分最高的候选子区域的位置，将矫正后图像中每个通道相应位置区域的像素均值作为水光；采用大气散射模型反演获得增强后的水下图像。本发明能够得到更精确的透射率和水光，改善水下图像色偏、模糊等问题，提高水下图像增强效果。
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公开(公告)号：CN111563854B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010351552.2
申请日：2020-04-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种用于水下图像增强处理的粒子群优化方法，包括：采集第一水下图像；对所述第一水下图像分别进行白平衡颜色矫正得到矫正图像、对比度拉伸得到拉伸图像以及细节增强得到增强图像；采用粒子群优化算法计算融合权重，并采用所述融合权重将所述矫正图像、拉伸图像和增强图像进行融合得到优化后的第二水下图像；本发明能够对融合权重进行优化计算，从而得到全局最优解，完成融合过程；有效补偿了水体对红色光的吸收和有机物对蓝色光的吸收、去除了由散射造成的模糊并实现了对细节部分的增强。
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公开(公告)号：CN113284061A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110536518.7
申请日：2021-05-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度网络的水下图像增强方法，包括以下步骤，步骤1、获取拍摄的水下图像，通过加权最小二乘滤波法对所述图像进行分层处理，将所述图像分解成逐渐平滑的图像序列，通过所述图像序列获得基础图像和多个细节图像；步骤2、对所述基础图像进行颜色校正网络训练处理获得增强后的基础图像；步骤3、对多个所述细节图像分别进行梯度域处理获得多个梯度图像，并对所述多个梯度图像进行梯度网络训练处理获得多个增强后的梯度图像；步骤4、对所述增强后的基础图像和所述增强后的梯度图像进行重构获得增强后的水下图像。该方法可以有效改善水下图像的质量，在复杂的海洋环境中具有优异的鲁棒性，准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907472A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110181997.5
申请日：2021-02-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景深度信息的偏振水下图像优化方法，提出一种深度信息引导下的背景区域定位策略，通过提取场景深度信息，根据场景深度信息在原始偏振图像中自动定位背景区域，进而估计出准确的后向散射光和全局后向散射光，以此来避免人为选取时的个体差异，提高定位准确度。同时，为了抑制噪声的影响，在求解时加入了噪声抑制因子，并利用了一种PSO优化策略通过寻找最优的参数来估计背景光，操作方便、效率更高，能够准确的估计最优的背景光，使图像增强效果更佳。
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公开(公告)号：CN111572737A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010470142.X
申请日：2020-05-28
Abstract: 本发明公开了一种基于声学和光学引导的AUV捕获引导方法，包括：当母船接收到AUV传送的待回收信号后采用四个水声换能器向AUV发送声信号；AUV接收声信号并计算不同信号到达AUV的时间差、根据该时间差计算AUV与母船的相对位置，AUV将其位置信息以及声引导状态发送至母船，母船向AUV回收装置ROV发送声引导状态；AUV检测AUV回收装置ROV上设置的引导灯信号，当检测到AUV回收装置ROV后壁引导灯信号时，则通过识别AUV回收装置ROV内后壁的引导灯相对于其前侧引导灯所构成的坐标系的相对位置估算AUV回收装置ROV的位置。
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公开(公告)号：CN119439711A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411439574.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种欠驱动无人船轨迹跟踪控制方法，将基于事件触发机制带有输入量化和输出受限用于欠驱动无人船轨迹跟踪控制，包括：获取周围环境及其他船舶的海况信息，建立无人船的轨迹跟踪控制模型；采用复合量化器对控制系统的控制输入进行量化处理，使用线性解析模型描述输入量化过程；基于输出受限理论，设计障碍李雅普诺夫函数，利用神经网络系统对欠驱动无人船模型中的不确定项以及外部干扰进行补偿，获取欠驱动无人船的轨迹跟踪控制器和自适应率；引入事件触发机制，基于事件触发策略，更新欠驱动无人船系统的控制率；证明在无需量化参数的先验信息时，设计的欠驱动无人船轨迹跟踪控制系统的稳定性，所有信号都是最终有界的，避免Zeno行为。
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公开(公告)号：CN119045482A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411121733.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种带有输入量化和输出约束的自适应神经网络无人船舶航向控制方法，包括：S1、获取周围环境以及周围其他船舶的海况信息，建立无人船舶的航向控制数学模型；S2、采用复合量化器对控制系统中的控制输入进行量化，并利用线性解析模型描述输入量化过程；S3、基于输出约束理论，设计障碍李雅普诺夫函数，获取无人船舶的航向控制器；S4、基于李雅普诺夫稳定性理论，证明在无需量化参数的先验信息时，设计的带有输入量化和输出约束的自适应神经网络无人船舶航向控制系统的稳定性，且闭环控制系统中的所有信号都是一致，最终有界的。本发明技术方案可以改善无人船舶的航向性能。
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