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公开(公告)号：CN120070275A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510527265.5
申请日：2025-04-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向复杂环境的水下机器人单目视觉定位方法，属于水下图像处理的技术领域。包括以下步骤：通过水下机器人搭载的单目相机获取水下图像，将所述水下图像进行畸变校正，得到畸变校正后的水下图像；通过光流网络提取相邻两帧图像之间的稠密对应关系，并基于双向一致性筛选策略过滤异常的光流值；利用深度网络预测出场景深度图，通过最小化整个图像中每个像素的目标函数均值来联合训练光流网络和深度网络，实现水下单目视觉定位。本发明通过自监督学习的方式有效避免对大规模含有标签的水下数据集的依赖，实现高精度的水下机器人单目视觉自主定位方法。
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公开(公告)号：CN119963640A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411831822.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于速度校正的毫米波雷达点云人体姿态估计方法，包括：获取待估计的雷达点云数据，以滑动窗口的形式对雷达点云数据进行多帧点云聚合，从而生成雷达点云输入数据；将所述雷达点云输入数据分别输入训练后的粗估网络分支模型和空间速度特征微调网络模型；基于所述空间速度特征微调网络模型输出的空间速度特征对粗估网络分支模型输出的粗估人体骨骼点位置进行微调，从而生成精确人体骨骼点位置。本发明充分利用雷达点云信息以及帧间弥补性特征，同时进一步通过空间和速度信息进行精细校正来提高模型性能，从而实现性能良好的雷达信号人体姿态估计。
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公开(公告)号：CN118865450A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411078740.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分布建模的异构数据协同步态识别方法，包括：由目标行走视频序列获取骨架数据和轮廓数据；通过特征提取获取姿态特征和轮廓特征；将所述姿态特征和所述轮廓特征输入到高斯分布编码器学习到具有统计特性的高斯分布表征；对所述姿态特征和所述轮廓特征进行基于人体先验知识的空间分块后输入到基于交叉注意力的融合模块，将得到的拼接特征用于步态识别的特征数据。本发明采用将轮廓特征和姿势特征表述为高斯分布统计特性的方式，捕捉轮廓特征与姿势特征的统计特性和不确定性并将轮廓特征与姿势特征进行基于交叉注意力的细粒度融合，基于该融合数据特征进行步态识别，能够提高步态识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118647052A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410746921.6
申请日：2024-06-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , G06F9/50 , G06F18/23213 , G06N3/086 , G06N3/092 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种面向定向无线供能辅助移动边缘计算的智能任务分配方法，涉及移动边缘计算资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下定向无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成调度方案，利用深度确定性策略梯度算法对场景中的设备计算任务进行任务分配和资源调度，在保证能量能够完成该组任务的前提下进行完成任务的时延计算。本发明同时优化移动小车的行走路径、无线供电时间和终端设备的任务卸载决策来完成合理调度，通过本系统提高移动边缘计算服务器对任务的处理效率，提高无线充电的充电效率。
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公开(公告)号：CN118363021B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410789660.6
申请日：2024-06-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据与模型混合驱动的无线跌倒检测方法，涉及数据处理技术领域，包括：利用无线收发设备接收目标的点云数据；以构建的跌倒检测特征为输入，基于数据驱动的跌倒检测算法对跌倒事件进行初步检测；数据驱动跌倒检测算法包括深度学习网络和多重滤波算法；若初步检测结果为跌倒，则基于动态能量累积锁定静止目标的位置，基于模型驱动的跌倒检测算法实现对跌倒动作的检测；基于模型驱动的跌倒检测算法包括：以人体高度作为物理模型，判断预设时间段内静止状态下目标的高度是否小于设定的高度阈值；综合初步检测结果和跌倒动作检测结果，对跌倒事件进行实时检测。本发明能够实现提升跌倒检测算法准确率，降低虚警率的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333921A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410463218.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/94 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的自适应核选择的水下图像增强方法，主要包括：对水下图像进行灰度提取，并将获得的灰度图像用来作为亮度注意力引导图；将所述水下图像与注意力引导图融合后输入核选择网络，所述核选择网络包括生成器网络和判别器网络；在不同空间位置利用多核深度卷积神经网络计算临近点的信息熵，依据信息熵通过核选择网络自适应地选择图像不同位置的卷积核尺寸，并基于图像不同位置的卷积核尺寸对图像进行增强处理，从而生成增强图像。本发明利用图像的先验知识以及相关变换来引导图像进行增强，对不同区域图像进行区别处理，实现图像的全面增强。
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公开(公告)号：CN117076121A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311064179.2
申请日：2023-08-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无线供能辅助移动边缘计算的智能任务分配方法，涉及移动边缘计算资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成调度方案，利用增强免疫差分优化算法对场景中的设备计算任务进行任务分配和资源调度，在保证能量能够完成该组任务的前提下进行完成任务的归一化时延和能耗最小加权和计算。本发明同时优化无线能量站的充电时间和终端设备的卸载路径选择来辅助移动边缘计算，通过本系统提高移动边缘计算服务器对任务的处理效率。
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公开(公告)号：CN116602634A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310574955.7
申请日：2023-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: A61B5/0205 , G06F18/213 , G01S13/88 , G01S7/36 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了基于分集机制的毫米波雷达人体生命体征监测方法与系统，包括：毫米波雷达，具有若干个用于对环境发射毫米波信号的发射天线和若干个用于接收经过人体和物体反射后信号的接收天线；信号处理模块，用于对接收天线接收到的反射信号进行混频，并利用人体所在的位置实施空间分集以获取人体位置的反射分量，通过估计回波静态分量进行动态信号提取，以获取动态分量，利用多个时刻的回波动态分量进行时间分集，以提高信噪比，对时间分集后的信号进行相位提取和解卷绕，进行带通滤波和时域上的周期估计以得到目标的呼吸率和心率。本发明利用分集的方法，通过综合多天线、多脉冲的数据来提高复杂环境和远距离下的人体生命体征监测准确率。
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公开(公告)号：CN116578842A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310571520.7
申请日：2023-05-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种无线感知数据集的数据清洗方法及装置，将待清洗的无线感知数据集中的数据进行等量分组；基于分组后的数据构建网络模型训练集和待清洗样本集；使用训练集训练多个结构相同的分类网络，模型收敛后逐一对与训练集相匹配的待清洗样本集进行检测，根据样本标签判断并标定模型识别错误样本，并记录所有判决错误样本的标定频次及样本索引，实现错误样本标定；依次取其他未清洗样本组作为待清洗数据，重复错误样本标定的步骤，直到所有分组样本完成清洗；将待清洗数据中标定次数超过清洗阈值的样本判定为异常样本，并将异常样本删除。本发明使用数据集中大部分数据的一致性训练出的网络模型可以将不一致的数据剔除，达到数据清洗的效果。
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公开(公告)号：CN119068392A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411144506.X
申请日：2024-08-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性建模的高鲁棒视觉无线动态融合方法，包括：获取目标人体动作视频帧序列，获取骨架关节点数据和雷达数据；将骨架关节点数据处理生成成骨架序列数据；将无线数据处理生成时间‑速度的微多普勒图；对所述骨架序列进行特征提取获得视觉模态特征；对所述微多普勒图进行特征提取获得雷达模态特征；对所述视觉模态特征和所述雷达模态特征进行模态间特征交互，使用狄利克雷分布对类概率建模，从而利用不确定性实现模态内特征选择以及模态间特征融合。本发明采用通道特征交互和动态融合策略，有效利用模态间的互补信息，提升融合效果和系统鲁棒性，解决了视觉和无线模态特征的有效互补、模态缺失情况导致整体性能下降的问题。
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