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公开(公告)号：CN113191964A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110384208.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种使用高低频分解的无监督夜间图像去雾方法，包括：利用导向滤波器将输入图像分解成高频图像和低频图像；将输入图像与高频图像进行合并操作后作为无雾图像估计网络的输入，估计出无雾图像；将输入图像与低频图像进行合并操作后作为透射率估计网络的输入，估计出透射图像；利用最大值滤波器估计输入图像对应的大气光照图；基于无雾图像、透射图像和大气光照图，采用大气散射模型重构输入图像；将重构损失函数作为损失函数，并对网络进行端到端的训练。本发明在不需要成对的夜间雾天图像和夜间清晰图像的情况下，仅仅使用观测到的夜间雾天图像就可以进行学习和推断，能够有效去除夜间雾霾，提高夜间雾天图像的视觉性。
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公开(公告)号：CN113120633A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110424574.1
申请日：2021-04-20
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种边装边卸模式下U型自动化集装箱码头集成调度优化方法，该方法包括：双小车岸桥装卸过程；AGV无冲突路径规划过程；双悬臂轨道吊装卸过程；分别对双小车岸桥装卸过程、AGV无冲突路径规划过程和双悬臂轨道吊装卸过程进行建模，最后通过耦合协调模型实现双小车岸桥、AGV和双悬臂轨道吊的集成调度。
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公开(公告)号：CN112950521A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110461062.2
申请日：2021-04-27
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种暗通道注意力优化循环生成对抗网络的图像去雾方法，步骤包括：建立暗通道注意力子网络，建立生成器G1、G2，建立判别器DX全局、DX局部、DY全局、DY局部；计算有雾图像暗通道，将有雾图像输入生成器G1，将暗通道输入暗通道注意力子网络得到注意力图，对生成器中间输出进行加权，最终得到去雾图像；采用全局判别器对去雾图像进行判别，将去雾图像随机裁剪出四个小块并采用局部判别器进行判别；能去除图像中的雾霾，增加图像视觉性，有效解决雾天条件下图像模糊不清的问题。
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公开(公告)号：CN112249727A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010902407.9
申请日：2020-09-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种基于幂次积分趋近律的集装箱港口不确定装卸作业链滑模控制方法，依据集装箱港口装卸作业链的不确定特点，建立面向集装箱港口不确定非线性装卸作业链系统模型；在趋近律中设置系统状态变量的积分，提出基于幂次积分趋近律的滑模控制方法；考虑货运需求和装卸能力的不确定性，应用传统方法、准滑模控制、积分滑模控制和基于幂次积分趋近律的滑模控制方法，对不确定非线性装卸作业链系统进行仿真比较，验证了基于幂次积分趋近律的滑模控制方法的有效性。本发明的结果表明，基于幂次积分趋近律的滑模控制方法不仅可以在减少稳态误差和避免不确定引起的抖振之间取得平衡，而且可以优化不确定非线性装卸作业链系统的鲁棒性和柔性。
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公开(公告)号：CN110070733B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910461276.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种车头时距建模方法，通过采集信号交叉口通过停车线的第一车至第k车的车头时距，并用不同的概率分布函数对所采集的数据进行拟合，通过卡方检测判断拟合效果，为不考虑排队位置时和考虑排队位置时所采集的车头时距，选取适合的概率分布函数进行建模。本发明还提供一种最小绿灯时间计算方法，根据第一车、第二车车型计算得到第二车通过停车线所需时间；并根据大车的数目和大车的排序位置，计算从第三车开始，后继车辆通过停车线所需时间；由此得到一次绿灯时间内，k辆车中包含d辆大车时，通过信号交叉口的最小绿灯时间。本发明可对采集的车头时距准确建模，还可以更合理的设置绿灯时间，提高交通出行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110472607A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910772802.7
申请日：2019-08-21
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶跟踪方法及系统，该方法基于方向梯度直方图的核相关滤波算法的跟踪方法对目标船舶进行特征提取，通过判别分类决策函数获取最大响应的图像样本，从而实现目标船舶的跟踪。其优点是：引入了曲线拟合的处理方法对目标船舶的轨迹坐标进行拟合，解决了由遮挡引起的目标船舶丢失的问题；利用统计指标均方误差和平均绝对误差来衡量船舶跟踪方法的性能，使本方法具有更小的跟踪误差，且本方法具备较好的抽象性和鲁棒性，可有效应对船舶遮挡的跟踪挑战，拥有良好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN105938572B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610022324.4
申请日：2016-01-14
Applicant: 上海海事大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种物流存储系统预防干涉的多自动导引车(Automatic Guided Vehicle，简称AGV)路径规划方法，通过物流存储系统中多AGV到达、离开各路段、节点的时刻分析，计算路段、节点上AGV行驶重叠次数；本发明结合干涉度阈值，以多AGV运行时间为目标，建立带预防干涉约束的多AGV最短路径规划模型；本发明以蚁群算法为框架，保留信息素因子，去除可见度因子，增加A*因子、诱导因子，设计一种求解物流存储系统防干涉的多AGV路径规划诱导蚁群‑粒子群融合方法。本发明结合码头、仓库、配送中心、集装箱场站以及各类堆场等典型物流存储系统的道路特征，提出多AGV路径规划方法，既能有效规避干涉，又能使AGV尽量按照各自的最短路径达到目的地，从而提高物流存储系统作业效率和安全性。
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公开(公告)号：CN109215018A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810967927.0
申请日：2018-08-23
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Canny算子和高斯形态学的船舶检测方法，该方法从海事监控视频的图像帧中进行船舶检测，获取船舶轮廓信息，并识别不同成像尺寸的船舶。该方法包含船舶轮廓提取，噪声消除和船舶轮廓重建三个部分。首先利用Canny算子提取图像帧中所有可能的船舶轮廓信息；接着利用高斯滤波算子对Canny算子提取的船舶轮廓展开进一步平滑去噪处理，去除噪声对应的轮廓像素，如背景图像信息；最后利用形态学方法的开运算操作重构船舶轮廓，获得最终的船舶检测结果。将此方法应用于不同交通状态和船舶尾迹干扰场景中的船舶检测，验证本发明的检测性能。本发明的方法在不同的测试场景均获得较高的准确率，得到了较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN109102528A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810890137.7
申请日：2018-08-07
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 一种船舶跟踪方法及系统，基于多视图学习机制和稀疏表达机制的船舶跟踪算子STMS利用LoG算子、HOG算子、LBP算子、Canny算子和Gabor算子分别提取船舶特征，通过稀疏表达机制对STMS船舶跟踪算子提取的船舶特征进行稀疏表达，建立STMS模型来表征船舶跟踪目标，且引入LASSO惩罚机制来平衡STMS模型的跟踪精度和计算复杂度，并利用弗罗贝尼乌斯范式优化STMS模型的跟踪性能，通过加速近似梯度方法求解STMS模型，获得船舶跟踪结果。本发明具备较好的抽象性和鲁棒性，可有效应对光照变化、成像视角变化、船舶遮挡和船舶成像尺寸变化等多种船舶跟踪挑战，具有较小的船舶跟踪误差和良好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN108460969A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810266876.9
申请日：2018-03-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0145
Abstract: 一种面向自动化码头AGV群的实时安全诱导方法，首先设计自动化码头路网AGV交通流模型，建立面向AGV群的安全诱导模型，然后在安全诱导模型基础上，利用模型预测控制的框架思路来设计实时安全诱导策略以指导AGV群的安全运行，最后将安全诱导策略转化为离线的参数计算和在线的混合整数规划命题，获得最优安全诱导策略。本发明能有效抑制或减少冲突、等待、排队等时空干涉问题以均衡优化AGV流分布，提高码头AGV运行的智能化水平与安全性，实现路网车流的优化分配，提高路网整体效率。
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