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公开(公告)号：CN116912694A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310926121.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV5的水面目标检测算法，其涉及水上清理识别算法技术领域，旨在解决清洁无人船无法对相应的垃圾进行处理，降低了整体清洁效果的问题，其技术方案要点是，其算法如下：S1：水面目标数据集的制作；S2：YOLOV5网络结构：YOLO系列的网络模型在得到输入图像后，会直接在输出图像的多个位置进行回归，输出多个对象的边界框和分类类别，直接使用整个图像来训练网络模型；S3：优化设计：针对YOLO网络缺乏小目标检测的问题，增加小目标优化检测方法；S4：实验结果：在目标检测中，通常根据计算检测框与真实框的IOU去判别检测框是否检测准确。达到准确识别、提高小目标检测精准度和增加清洁效果和效率的效果。
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公开(公告)号：CN114612570A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210200068.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的黏菌优化算法的水下相机标定优化方法，在黏菌算法的基础上，融合了最优邻域扰动和反向学习策略对参数进行优化以提高收敛速度和解决算法局部收敛的问题，提高水下相机的标定精度。并且将张氏标定法、SMA算法、SOA算法、PSO算法和本发明提出的ORSMA融合算法进行分析对比，本发明可以有效地优化水下相机的内部参数。
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公开(公告)号：CN113989381A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111167667.7
申请日：2021-10-07
Applicant: 南京理工大学 , 江苏省中以产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的海鸥算法的多相机标定方法，在传统海鸥算法的基础上，采取了自适应参数差分进化算法对参数进行优化以解决算法局部收敛的问题，提出了一种基于SOA‑SaDE融合算法的多相机标定优化方法，并且将张正友标定法、SOA算法和本发明所提出的SOA‑SaDE融合算法进行分析比较。本发明可以准确有效地对相机内参数进行优化，也可以应用于多维非线性问题优化的求解。
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公开(公告)号：CN117055549A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310925970.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种于改进DQN的无人船路径规划算法，其涉及无人船路径规划算法技术领域，旨在解决DQN算法存在的探测能力差、训练时间长的问题，其技术方案要点是，其算法如下：S1：算法改进：将Q‑learning算法和DQN算法进行改进，并代入后续建立的模型中进行计算；S2：环境建模；S3：奖励函数：对无人船路径规划算法的奖励函数进行了改进；S4：DQN网络设计；S5：动态窗口算法设计：使用动态窗口法对局部路径规划进行计算，动态窗口法分为三个步骤，建立运动模型，速度采样和轨迹评价；S6：DQN‑DWA融合算法：将DQN算法与动态窗口法融合，利用DQN中的Q值指导动态窗口法；S7：仿真实验。达到路径准确规划、局部路线充分规划和实时准确规划的效果。
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公开(公告)号：CN113989380A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111167660.5
申请日：2021-10-07
Applicant: 南京理工大学 , 江苏省中以产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于EOBL‑SSA算法的多相机标定优化方法，采用融合模型优化技术，针对机器人在可视化定位中视觉相机标定精度的问题进行研究；根据当前新型智能算法的优缺点的问题，提出基于精英反向学习算法和麻雀搜索算法融合的机器人视觉相机标定优化算法，并将麻雀搜索算法与本发明所提出的EOBL‑SSA优化方法进行对比分析。本发明可以提高机器人视觉相机标定的精度，为机器人视觉的三维重建和路径规划提供更高的视觉精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114627001B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210117367.6
申请日：2022-02-08
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道先验算法的水下机器人图像复原方法，首先基于暗通道先验算法构建了简化的水下成像模型，然后基于灰度世界假设理论，对RGB三通道进行颜色校正，再使用自适应曝光算法补偿颜色失真，输出复原的图像；并且将UDCP法、利用新的水下光学模型推导出的增强算法与本发明提出的改进的暗通道先验和颜色校正的水下图像复原方法进行比较分析。本发明可以有效地提高水下图像的对比度并且改善水下图像的颜色失真，可以应用于实际水下场景中。
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公开(公告)号：CN114612354B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210200065.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强的方法，首先根据Jaffe‑McGlamery水下成像模型得出复原后的图像，然后基于灰度世界算法对水下图像RGB三通道进行颜色校正，接着基于多尺度融合对HSV空间的亮度V进行改进，再用一种自适应非线性算法对饱和度S进行处理，来增强图像细节，最后输出增强的图像。并且将UDCP法、IBLA法与本发明提出的基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强方法进行比较分析。本发明可以有效地改善颜色失真和增强图像细节，能够应用于水下机器人的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN114627001A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210117367.6
申请日：2022-02-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道先验算法的水下机器人图像复原方法，首先基于暗通道先验算法构建了简化的水下成像模型，然后基于灰度世界假设理论，对RGB三通道进行颜色校正，再使用自适应曝光算法补偿颜色失真，输出复原的图像；并且将UDCP法、利用新的水下光学模型推导出的增强算法与本发明提出的改进的暗通道先验和颜色校正的水下图像复原方法进行比较分析。本发明可以有效地提高水下图像的对比度并且改善水下图像的颜色失真，可以应用于实际水下场景中。
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公开(公告)号：CN114612354A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210200065.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强的方法，首先根据Jaffe‑McGlamery水下成像模型得出复原后的图像，然后基于灰度世界算法对水下图像RGB三通道进行颜色校正，接着基于多尺度融合对HSV空间的亮度V进行改进，再用一种自适应非线性算法对饱和度S进行处理，来增强图像细节，最后输出增强的图像。并且将UDCP法、IBLA法与本发明提出的基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强方法进行比较分析。本发明可以有效地改善颜色失真和增强图像细节，能够应用于水下机器人的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN113096380A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110235889.1
申请日：2021-03-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于BA‑SVR算法的短时道路交通拥堵预测方法，采用融合模型预测技术，针对短时交通流量预测问题进行研究，根据不同智能算法的优缺点，提出一种基于蝙蝠搜索算法和支持向量机回归模型融合的道路交通拥堵预测算法，并且将常用的SVM预测方法和本发明所提出的BA‑SVR预测方法进行对比分析。本发明可以提高短时交通速度的预测精度，可以实现对城市路网的交通拥堵态势评价。
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