一种基于改进YOLOv7的声纳图像水下目标检测方法

    公开(公告)号:CN119580080A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411664674.1

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 一种基于改进YOLOv7的目标检测方法,包括以下步骤:获取水下声学图像;对水下声学图像进行数据增强,得到增强后的水下声学图像;将增强后的水下声学图像数据集划分为训练集和测试集;构建基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型;基于训练集对基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型进行训练,得到最优目标检测模型;将测试集输入所述最优目标检测模型中,实现对声纳图像的水下目标检测。本发明通过对YOLOv7模型进行改进,在主干提取网络引入注意力机制,提高模型对声纳图像复杂背景的抗干扰能力和目标特征的提取能力,同时在网络Neck部分,融入Multi GnBlocks模块实现关键特征之间的高阶交互。为提高算法的实时性,对模型冗余剪枝,极大压缩模型体积的同时保持检测的高精度。

    一种基于注意力机制和稀疏张量的实时点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN116229060A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310009279.9

    申请日:2023-01-04

    Inventor: 王非 吴钊 杨玉杰

    Abstract: 本发明一种基于注意力机制和稀疏张量的实时点云语义分割方法,包括以下步骤:获取点云数据,形成点云数据集,对点云数据集进行划分出测试集数据;对点云数据进行预处理,得到预处理后的点云数据;对预处理后的点云数据进行数据增强,得到数据增强后的点云数据,对数据增强后的点云数据集进行划分出再次处理后点云数据的训练集;建立用于语义分割的语义分割网络模型,基于经过数据增强后的点云数据的训练集对语义分割网络模型进行训练,交叉验证集对对语义分割网络模型进行评估,得到训练后的语义分割网络模型;基于测试集数据,采用训练后的语义分割网络模型,实现点云数据的语义分割。该方法实现了在低算力平台上的实时运算以及较好的预测精度。

    一种基于介质采样和混合渲染的水下新视角合成方法

    公开(公告)号:CN118887102A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410929689.X

    申请日:2024-07-11

    Abstract: 本发明提供一种基于介质采样和混合渲染的水下新视角合成方法,属于水下图像处理。本发明主要通过降质的水下图像建立水下神经辐射场,通过控制采样过程中用于捕捉介质的采样点数量与属性,并将其与捕捉物体的采样点进行混合体渲染,该水下辐射场准确估计了三维空间内的物体的密度、颜色,并可以通过去除介质采样点的方式来渲染出无水场景的像素颜色。通过控制体积渲染公式中是否加入介质采样部分,可以分别渲染出包含水和去水后的水下场景图像。

    用于ROV的水上作业平台
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113212669B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202110637367.4

    申请日:2021-06-08

    Abstract: 本发明提供一种用于ROV的水上作业平台,包括:本体、双向撑拉装置、回收布放装置和ROV;双向撑拉装置包括绞车、缆绳、第一滑轮、第一压紧轮和第二压紧轮,缆绳一端绕过第一滑轮、穿过第一压紧轮和第二压紧轮之间后与ROV连接,第一压紧轮与第一电机连接,第一滑轮与第一弹性件连接;回收布放装置包括升降架、第一连接部和第三连接部,第一连接部与架体上的第二连接部连接,第三连接部与ROV上的第四连接部连接。本发明携带ROV航行至指定作业区域,然后释放ROV,并在ROV作业结束后回收ROV,使ROV的作业区域从靠近海岸的水域向远处扩展。而且,在回收和布放的过程中,连接ROV的缆绳可以保持张紧状态,避免缆绳绞在一起,影响ROV的收放。

    基于轨迹对齐的GNSS-LiDAR外参在线标定方法

    公开(公告)号:CN118425929A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410530257.1

    申请日:2024-04-29

    Abstract: 本发明的一种基于轨迹对齐的GNSS‑LiDAR外参在线标定方法,通过获取LiDAR里程计在东北天坐标系下的位置和GNSS设备在东北天坐标系下的位置,获取基于GNSS数据与LiDAR里程计数据的在东北天坐标系下的位置误差的目标函数,进而得到LiDAR里程计数据在东北天坐标系下的位姿变换矩阵,最后获取更新后的LiDAR到GNSS之间的位姿变换矩阵,以实现对GNSS‑LiDAR的在线标定。本发明以GNSS和LiDAR作为测量装置,无需增加新的设备即能够完成对外参的更新,同时以车辆为运动载体,以车载计算机为数据收集和处理平台,既能够完成GNSS和LiDAR之间外参的在线标定操作过程中简单,能够在移动机器人上直接进行使用。

    一种分布式语义轨迹相似性连接方法

    公开(公告)号:CN116050421A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211435601.6

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明一种分布式语义轨迹相似性连接方法,包括以下步骤:建立用于对两个数据集中语义相似的轨迹进行从文本维度、时间维度和空间维度进行定位的全局索引;根据给定的相似性阈值和各维度相似性权重值,对文本相似性、时间相似性和空间相似性的修剪边界进行选择;对全局索引过程进行剪枝,对缺少公共文本项、时间距离下界大于时间边界及空间距离大于空间边界的的轨迹对进行批量修剪;对批量修剪后的局部索引空间结点对,基于轨迹概要对轨迹对进行再次修剪;对再次修剪后的候选轨迹对,重建所有轨迹,计算轨迹间的确相似性以获得满足相似性阈值约束的轨迹对;该方法对现实世界语义轨迹集的广泛实验研究表明,在效率和可扩展性方面明显优于基线。

    一种基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别发现方法

    公开(公告)号:CN119516302A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411521021.8

    申请日:2024-10-29

    Inventor: 王非 马瑞 刘训

    Abstract: 本发明一种基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别发现方法,包括以下步骤:获取开放世界原始数据集及开放世界新的数据集;构建基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别模型,用于对开放世界目标已知类别进行识别,及未知类别进行聚类及识别;基于开放世界原始数据集中的训练数据及开放世界新的数据集的训练数据,对基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别模型进行训练,得到训练好的基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别模型;将开放世界新的数据集中的测试集数据,输入到训练好的基于半监督对比聚类的开放世界目标检测类别模型中,实现开放世界新目标类别的识别。本申请的方法能够在动态环境中适应新出现的物体类别。

    用于ROV的水上作业平台
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113212669A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110637367.4

    申请日:2021-06-08

    Abstract: 本发明提供一种用于ROV的水上作业平台,包括:本体、双向撑拉装置、回收布放装置和ROV;双向撑拉装置包括绞车、缆绳、第一滑轮、第一压紧轮和第二压紧轮,缆绳一端绕过第一滑轮、穿过第一压紧轮和第二压紧轮之间后与ROV连接,第一压紧轮与第一电机连接,第一滑轮与第一弹性件连接;回收布放装置包括升降架、第一连接部和第三连接部,第一连接部与架体上的第二连接部连接,第三连接部与ROV上的第四连接部连接。本发明携带ROV航行至指定作业区域,然后释放ROV,并在ROV作业结束后回收ROV,使ROV的作业区域从靠近海岸的水域向远处扩展。而且,在回收和布放的过程中,连接ROV的缆绳可以保持张紧状态,避免缆绳绞在一起,影响ROV的收放。

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