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公开(公告)号：CN116400351B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310277229.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应区域生长判定算法，确定图像中目标物所在位置；基于均值填充过渡算法，去除目标物并进行图像填充三步对雷达回波图像进行处理。本发明提出自适应区域生长方法能够实现雷达图像的目标物干扰的去除，提高后续提取信息的精度。
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公开(公告)号：CN116503268A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310277646.3
申请日：2023-03-21
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种用于雷达回波图像的质量改进方法；本发明通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于二层判定中值滤波算法，进行图像中的同频干扰处理基于自适应区域生长修复法，分割出海浪图像中的目标物干扰并对原目标物区域进行修复。经验证，本发明所用算法处理后的图像最终能够得到清晰的海浪图像，提高提取信息的准确率。
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公开(公告)号：CN116400351A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310277229.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应区域生长判定算法，确定图像中目标物所在位置；基于均值填充过渡算法，去除目标物并进行图像填充三步对雷达回波图像进行处理。本发明提出自适应区域生长方法能够实现雷达图像的目标物干扰的去除，提高后续提取信息的精度。
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公开(公告)号：CN116503716A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310276793.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明提供一种雷达图像衍生与数据库扩容的方法，具体过程为：首先建立三维海浪波面，通过雷达成像原理，在三维数值波面中加入调制信息，仿真雷达波面图像，形成仿真雷达图像数据库；其次，获取实测雷达图像，将极坐标雷达图像转换成笛卡尔坐标并进行预处理，对预处理的雷达图像做自适应二值化，在此基础上进行闭运算和灰度填充，从而形成实测雷达波面图像数据库；最后，融合仿真雷达图像数据库和处理后的实测雷达图像数据库，扩充雷达波面图像数据库。该方法有效弥补了采用人工智能方法反演海浪参数时数据库缺乏中高海况下的图像数据，导致模型普适性不够的问题。
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公开(公告)号：CN117849745A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311320588.4
申请日：2023-10-12
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于海杂波信号与人工智能技术的海面波浪反演方法，包括基于随机波浪模型生成随机波浪样本集，基于海杂波生成模型生成对应的海杂波信号，构建衰减函数，根据衰减函数对海杂波信号进行衰减处理，获取所有随机波浪对应的衰减后的海杂波信号集，根据随机波浪样本集与海杂波信号集构建数据库，将数据库划分为训练集和测试集，构建PIX2PIX神经网络模型，对PIX2PIX神经网络模型进行训练与测试，获取待反演的海杂波信号，根据训练后的PIX2PIX神经网络模型获取待反演的海杂波信号所对应的三维波面信息。相比于传统的GAN网络模型而言，能够更快更准确的捕捉输入输出信号之间的关系，即能够更加准确还原经过阴影调制的回波信号，计算效率更高。
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公开(公告)号：CN117848293A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410027279.6
申请日：2024-01-08
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
IPC分类号： G01C13/00 , G06F18/2134
摘要： 本发明公开了一种海浪谱的非线性成分分离的方法，基于实测的海浪谱谱值，获取海浪谱的振幅谱，并随机获取波浪的初始相位值，得到获取造波板处的速度分布；分别获取初始相位值偏移0°、90°、180°、270°时的波面高度；进一步的获取对应的谐波波面高度；结合快速傅里叶变换方法，分别获取一阶，二阶，三阶、四阶波浪谱，完成对海浪谱的非线性成分的分离。本发明基于四相位谐波分离方法，可以实现最高到四阶的非线性成分分离，其操作简单，只需要基于四个相位下的波面高度即能够分离出非线性成分，能准确的分离海浪谱中的非线性成分。且所采用的分析计算方法都是基于成熟的理论，计算分析稳定。能够为船舶和海洋结构物设计和运行提供参数支持。
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公开(公告)号：CN116503268B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310277646.3
申请日：2023-03-21
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种用于雷达回波图像的质量改进方法；本发明通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于二层判定中值滤波算法，进行图像中的同频干扰处理基于自适应区域生长修复法，分割出海浪图像中的目标物干扰并对原目标物区域进行修复。经验证，本发明所用算法处理后的图像最终能够得到清晰的海浪图像，提高提取信息的准确率。
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公开(公告)号：CN116910838A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310877295.X
申请日：2023-07-18
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
IPC分类号： G06F30/12 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06T17/05 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , B63B39/00 , B63B39/14 , G01C21/16 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于改进Transformer模型的船舶摇荡预报视景系统及方法，属于船舶与海洋工程技术领域。本发明首先通过获取船舶摇荡姿态数据及数据预处理，生成有效初始数据；然后搭建改进Transformer模型，并进行训练，同时应用Unity3D建立视景仿真系统；基于实时测量的数据，应用训练好的改进Transformer模型计算船舶未来运动姿态，生成预报结果；最后将预报结果传输至视景仿真系统，得到视景仿真效果。本发明采用了人工神经网络预报及视景仿真技术来表现三维动态场景，能够实现船舶摇荡姿态预报的可视化，给人以强烈的视觉效果，增强用户对于船舶摇荡的真实感和沉浸感，起到直接辅助决策的作用。
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公开(公告)号：CN116400352B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310277448.7
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于相关性分析的雷达回波图像海浪纹理检测方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应逐层校对算法，进行海浪纹理的灰度异常自适应检测；基于改进均值相关系数算法，进行雷达回波图像的方位向上的均值相关系数计算；将均值相关系数与海浪纹理特性判断阈值进行比较，判定选取区域是否有海浪纹理特性。经试验验证，该方法能够有效地筛选出含有海浪纹理的图像用于探究实验。
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公开(公告)号：CN116500611A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310276641.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
IPC分类号： G01S13/89 , G01S13/95 , G01C13/00 , G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的雷达波面图像海浪参数反演方法，采用导航雷达采集到的原始雷达波面图像，选取合适的反演区域，并进行坐标转换，对雷达波面图像进行预处理，建立雷达波面图像标准数据库，将该数据库中的图像数据输入到卷积神经网络中，进行特征提取，最后输出海浪波高和周期的特征值，进行海浪参数计算，最后通过与浮标和传统方法计算结果进行对比，本发明的反演方法提高了海浪参数的解算精度。
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