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公开(公告)号：CN118037778A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410227097.3
申请日：2024-02-29
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0495
摘要： 本发明提供了一种基于模板提示的视频目标实时跟踪系统及方法，所述系统包括骨干网络、颈网络、多尺度层次Transformer网络以及预测头，所述骨干网络输出搜索区域特征、动态模板特征和初始模板特征给颈网络，所述颈网络包括动态模板提示器，将初始模板特征和动态模板特征输入到动态模板提示器，得到融合模板，所述多尺度层次Transformer从骨干网络和动态模板提示器的不同阶段获取输入，输出一个向量给预测头，所述预测头包含得分预测头和角点预测头，得分预测头对预测质量进行打分，如果得分超过设定的置信度阈值，并达到更新间隔，动态模板就会更新，角点预测头预测出物体在搜索区域的位置，实现跟踪。本发明方法精度更高，速度更快，适用于轻量级网络。
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公开(公告)号：CN107067386B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710272512.7
申请日：2017-04-24
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法，所述的浅海水下图像增强方法包括输入图像模块、图像RGB直方图分布分析模块、相对全局直方图拉伸模块、全局拉伸模块、输出图像模块。其优点在于，图像增强计算复杂度低，获得的效果更好，鲁棒性好，适用于包括水下植物、浅海人员、海底岩石等多累浅海水下图像；计算相对拉伸范围的参数，并自动选择拉伸范围，可以精确定位需要被拉伸范围；利用颜色纠正方法，运用HSV色彩空间对S、V的全局拉伸弥补颜色损失；可以有效的增强水下图像的对比度、饱和度、可见度。
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公开(公告)号：CN108520281A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810328999.0
申请日：2018-04-13
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于全局与局部保持的高光谱图像半监督降维方法，所述的方法包括以下步骤：步骤S1.设高维空间RD中存在数据集X＝{x1，x2，…，xl，xl+1，…，xl+u},其中前l个样本Xl为有类标样本，类别标签为c，各类样本数为Ni，i＝(1，2，…，c)，后u个样本Xu是无类标样本；步骤S2.通过半监督全局分布算法构造半监督全局目标函数；步骤S3.基于半监督局部保持投影算法，给出改进后的半监督局部目标函数；步骤S4.结合S2中的全局目标函数和S3中的局部目标函数，构造半监督IPCA-IWSSFE整体目标函数及求解低维子空间Y＝WTX。其优点表现在：通过对高光谱图像进行全局与局部保持的半监督降维，即考虑的数据的局部特性，又能保证数据的全局特性，从而提高了图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN107067386A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710272512.7
申请日：2017-04-24
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法，所述的浅海水下图像增强方法包括输入图像模块、图像RGB直方图分布分析模块、相对全局直方图拉伸模块、全局拉伸模块、输出图像模块。其优点在于，图像增强计算复杂度低，获得的效果更好，鲁棒性好，适用于包括水下植物、浅海人员、海底岩石等多累浅海水下图像；计算相对拉伸范围的参数，并自动选择拉伸范围，可以精确定位需要被拉伸范围；利用颜色纠正方法，运用HSV色彩空间对S、V的全局拉伸弥补颜色损失；可以有效的增强水下图像的对比度、饱和度、可见度。
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公开(公告)号：CN102340737A
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201110186005.4
申请日：2011-07-05
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明是关于基于物联网中间件技术的滩涂怪潮人员定位系统，特别是针对一种滩涂怪潮自然灾害中人员定位救灾系统。本发明主要由以下几个单元组成：感知滩涂怪潮中人员的具体位置信息的GPS客户端、卫星和多基站无线定位控制单元；具有非接触性和高速信息处理的RFID射频识别单元；从滩涂怪潮中射频识别读取的数据传输到上位计算机中的Savant中间件模块；具有信号采集与处理，分析统计，数据库及人机界面的上位计算机系统。该系统能提供准确的人员定位信息，当怪潮来袭时，管理人员可以通过该系统迅速了解人员的位置，及时采取救援措施，保障各人员的安全。
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公开(公告)号：CN101988962A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910198469.X
申请日：2009-11-09
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G01S5/02
摘要： 本发明涉及一种基于本体和位置服务的交互式信息辅助系统。在该系统中，服务器端监测到移动终端发出的无线电信号后，快速确定用户的位置，通过与位置指纹数据库和本体知识库交互，即时地向前端展示系统传输与移动用户位置相关的特色信息，能够为用户的活动提供帮助。另一方面，用户也能够使用移动终端向后台系统发送服务请求或寻求帮助，系统自动计算出用户的位置并对其请求作出响应。为准确获取用户的位置信息，采用了一种基于Dempster-Shafer证据理论的定位方法以及一种基于高斯混合模型(GMM)的位置指纹聚类算法。本发明有机地融合基于无线接收信号强度(RSS)和位置指纹的定位技术，结合本体丰富的知识表达和组织技术，实现了一种交互式的信息辅助系统。该系统充分利用现有的无线网络设施，易于部署，使用方便，能够基于位置给用户发送相关信息，并能迅速地接收到用户发出的服务请求，实现交互。该系统可在海洋渔业生产、休闲渔区、旅游景点、大型购物等场所使用，实现信息交互、紧急救助。同时，高效的定位技术还解决了定位准确度、移动设备能耗方面存在的问题。
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公开(公告)号：CN110400276B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910671108.6
申请日：2019-08-28
申请人： 上海海洋大学
摘要： 一种高光谱图像去噪方法，该方法根据高光谱图像数据中局部空间低秩先验、光谱低秩先验和全局光谱低秩先验，基于地物类别建立低秩矩阵恢复模型；根据不同的地物类别对高光谱图像分块；在高光谱图像局部分块内去除噪声；对整个高光谱图像空间数据和光谱数据内再一次去除噪声。
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公开(公告)号：CN112348097A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011261395.2
申请日：2020-11-12
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明公开了一种高光谱图像分类方法，其包括以下步骤：(S1)采用三维Gabor滤波器对高光谱图像进行滤波，得到纹理特征；(S2)将纹理特征输入到三维卷积神经网络中，根据纹理特征进行分类；在步骤(S2)中将所述三维卷积神经网络与残差学习框架相结合，得到分类结果。本方法可保留高光谱影像原始数据格式，可以更好地利用数据中的空间特征、光谱特征；在提取图像纹理特征的同时也保留了图像的空间‑光谱特征，从而提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN116304941A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310226282.6
申请日：2023-03-09
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20
摘要： 本发明提供一种基于多模型组合的海洋数据质量控制方法及装置，所述方法包括：构建数据集，并对数据集中的数据进行处理，将数据集训练数据集和测试数据集；对多种类型的基分类器进行实验和选择，将分类结果进行对比分析并选取效果好的基分类模型；采用自学习下采样的数据采样方法对基分类模型进行训练，并使用基分类模型对数据质量进行初步控制，得到一级标识结果；采用Stacking算法构建融合决策，构建多模型组合的海洋数据质量控制模型，得到最终的数据质量控制结果；利用训练数据集训练所述多模型组合的质控模型，利用测试数据集对训练好的质控模型进行测试。本发明可提高异常数据的检测能力。
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公开(公告)号：CN112232180A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011094743.1
申请日：2020-10-14
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明公开了一种夜晚水下鱼类目标检测方法，所述目标检测方法包括：按一定时间间隔获取夜晚水下鱼类图像；使用MSRCP算法对所述夜晚水下鱼类图像进行图像增强处理，获取增强后夜晚水下鱼类图像；将所述增强后夜晚水下鱼类图像输入已训练的DetNASNet主干网络进行特征信息提取；将提取的所述特征信息输入经Soft‑NMS算法优化后的Cascade R‑CNN模型进行目标检测；获取所述夜晚水下鱼类目标检测结果。该方法避免了夜晚环境下光照对目标检测所造成的不良影响，提高了水下鱼类图像的色彩质量，可以有效去除重复的候选框，利用更加高效的目标检测主干网络，使得夜晚水下鱼类的目标检测更加精准、高效。
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