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公开(公告)号：CN111627047B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010428204.0
申请日：2020-05-20
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/09 , G06T5/00 , G06T5/40
摘要： 本发明提供一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，包括步骤：S1：获取水下鱼类视频数据集；S2：对水下鱼类视频数据集进行预处理，获得预处理视频帧图像集；S3：利用GMG背景去除算法提取预处理视频帧图像集中各预处理视频帧图像的前景；S4：利用LBP算法提取获得前景图像集的纹理特征集，并对前景图像集进行灰度值特征提取获得灰度特征集；S5：分别利用纹理特征集和灰度特征集对PLS分类器进行训练；S6：利用最优PLS分类器对水下鱼视频序列进行目标检测。本发明的一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，可实现对水下鱼类目标的快速检测，并可减少传统方法人工检测以及深度学习中的大量人工标记。
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公开(公告)号：CN111709928A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010536291.1
申请日：2020-06-12
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明公开了一种基于视频的近岸浪高实时检测系统，解决了传统观测法运行维护成本高、对于人工的要求高、精度低的弊端，其技术方案要点是包括有通过视频采集卡实时接入近海岸监控站点的视频信号并保存至本地的视频接入与保存模块；对接入的视频信息进行推送的视频流推送模块；接收推送的视频信息并进行预处理以获得海浪特征的视频预处理模块；根据接收的视频信息及海浪特征进行浪高检测以获得浪高信息的浪高检测模块；接收推送的视频信息及浪高信息以进行展示的Web前端，本发明的一种基于视频的近岸浪高实时检测系统，检测简便智能化、运行维护成本低、预测频率高预测准确。
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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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公开(公告)号：CN111627047A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010428204.0
申请日：2020-05-20
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明提供一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，包括步骤：S1：获取水下鱼类视频数据集；S2：对水下鱼类视频数据集进行预处理，获得预处理视频帧图像集；S3：利用GMG背景去除算法提取预处理视频帧图像集中各预处理视频帧图像的前景；S4：利用LBP算法提取获得前景图像集的纹理特征集，并对前景图像集进行灰度值特征提取获得灰度特征集；S5：分别利用纹理特征集和灰度特征集对PLS分类器进行训练；S6：利用最优PLS分类器对水下鱼视频序列进行目标检测。本发明的一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，可实现对水下鱼类目标的快速检测，并可减少传统方法人工检测以及深度学习中的大量人工标记。
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