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公开(公告)号：CN111814895A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010695446.6
申请日：2020-07-17
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院 , 东北大学
摘要： 本发明公开本发明涉及基于绝对和相对深度诱导网络的显著性目标检测方法，包括如下步骤：以残差网络为主干网络的深度诱导网络训练；绝对深度诱导模块跨模态特征融合，定位物体；相对深度诱导模块建立空间几何模型补充细节信息。本发明不仅从残差网络中提RG图像特征，而且提出利用深度信息来帮助显著性目标检测任务，绝对深度诱导模块RGB图像特征和深度图像信息以从粗到细的方式跨模态融合利用，避免了由于两个空间的异步特性而引起的杂乱噪声干扰；相对深度诱导模块建立空间图卷积模型探索空间结构和几何信息，以增强局部特征表示能力，从而提高检测的准确性以及鲁棒性，使其可达到极好的检测效果，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111814889A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010677995.0
申请日：2020-07-14
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院 , 东北大学
摘要： 本发明公开了一种使用无锚框模块和增强分类器的单阶段目标检测方法，包括如下步骤：嵌入无锚框模块；设计解耦控制方法；训练增强分类器，本发明的模型命名为增强YOLOv3，它是在YOLOv3的基础上建立的。为了解决YOLOv3召回率低的问题，本发明提出了一种混合方法，将无锚框模块与YOLO预测分支相结合，以生成更稳健的预测。本发明提出了一个增强分类器，利用多个级联分类器逐步提取冗余边界框，增强分类器可以避免某些关键边界框在后处理之前被排除，同时抑制错误检测。在此基础上，本发明提出了一种解耦方法来处理定位不准确问题，并提出了一个特征增强模块来构造更稳健的特征表示。
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公开(公告)号：CN113469097A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110789818.6
申请日：2021-07-13
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及机器学习、图像识别领域，具体涉及一种基于SSD网络的水面漂浮物多相机实时检测方法，包括以下步骤：步骤1:通过视频录制、相机拍摄和网络收集来采集水面漂浮物数据；步骤2:采用数据降噪和数据增强算法进行水面漂浮物数据扩增；步骤三：采用Labelimg工具对水面漂浮物数据集标注；步骤四：采用迁移学习对SSD网络模型进行训练获取最优权重模型；步骤五：基于SSD网络最优权重模型的多相机水面漂浮物目标实时检测。本发明基于SSD网络对水面漂浮物进行多相机实时检测，能够有效降低光照、天气和动态背景对实时检测造成的干扰，同时弥补单一相机检测的缺陷，满足实时性和精度的要求。
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公开(公告)号：CN114022812A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111282062.2
申请日：2021-11-01
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学人工智能大连研究院
摘要： 一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法，属于机器学习、目标跟踪领域。首先，获得若干水面漂浮物的连续视频帧。其次，输入水面漂浮物视频数据，通过轻量化的SSD检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框，基于视频当前帧的目标检测框进行状态预测，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框。再次，计算所有水面漂浮物目标检测框和跟踪框之间的运动匹配度和表观匹配度，将运动匹配度和表观匹配度进行综合匹配得到关联代价。最后，通过匈牙利算法将水面漂浮物的关联代价矩阵Ci，j进行关联匹配，确定跟踪结果。本发明能够实现水面漂浮物多目标跟踪，降低反向传播的参数数量和内存成本，提高数据关联的准确性，改善光照和遮挡物的影响。
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公开(公告)号：CN114022812B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111282062.2
申请日：2021-11-01
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学人工智能大连研究院
摘要： 一种基于轻量化SSD的DeepSort水面漂浮物多目标跟踪方法，属于机器学习、目标跟踪领域。首先，获得若干水面漂浮物的连续视频帧。其次，输入水面漂浮物视频数据，通过轻量化的SSD检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框，基于视频当前帧的目标检测框进行状态预测，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框。再次，计算所有水面漂浮物目标检测框和跟踪框之间的运动匹配度和表观匹配度，将运动匹配度和表观匹配度进行综合匹配得到关联代价。最后，通过匈牙利算法将水面漂浮物的关联代价矩阵Ci，j进行关联匹配，确定跟踪结果。本发明能够实现水面漂浮物多目标跟踪，降低反向传播的参数数量和内存成本，提高数据关联的准确性，改善光照和遮挡物的影响。
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公开(公告)号：CN113469097B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110789818.6
申请日：2021-07-13
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院 , 大连理工大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及机器学习、图像识别领域，具体涉及一种基于SSD网络的水面漂浮物多相机实时检测方法，包括以下步骤：步骤1:通过视频录制、相机拍摄和网络收集来采集水面漂浮物数据；步骤2:采用数据降噪和数据增强算法进行水面漂浮物数据扩增；步骤三：采用Labelimg工具对水面漂浮物数据集标注；步骤四：采用迁移学习对SSD网络模型进行训练获取最优权重模型；步骤五：基于SSD网络最优权重模型的多相机水面漂浮物目标实时检测。本发明基于SSD网络对水面漂浮物进行多相机实时检测，能够有效降低光照、天气和动态背景对实时检测造成的干扰，同时弥补单一相机检测的缺陷，满足实时性和精度的要求。
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公开(公告)号：CN115559989A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211074023.8
申请日：2022-09-02
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院
摘要： 本发明强化流动紧凑型箔片轴承，涉及空气轴承技术领域，具体为一种可以提供一定径向支撑的强化流动紧凑型箔片轴承。本发明包括：轴承座、波纹箔片和平箔箔片；轴承座为管状结构，在其内部装配有波纹箔片和平箔箔片；轴承座上加工有定位槽和定位孔，用于配合波纹箔片和平箔箔片上的定位结构对波纹箔片和平箔箔片进行定位。波纹箔片和平箔箔片均为矩形结构，二者的一端均设置有定位结构；定位结构包括与定位槽配合的定位部及与定位孔配合的凸出部。本发明的技术方案解决了现有技术中的轴承内气体压力分布不均、流动性差而导致轴承稳定性差、干摩擦严重、轴承温升快、最大工作转速低等问题。
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公开(公告)号：CN213981639U
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202023099101.9
申请日：2020-12-18
申请人： 大连理工大学人工智能大连研究院
摘要： 本实用新型凹坑型动压气体止推箔片轴承，涉及空气轴承技术领域，尤其涉及能够承受一定轴向载荷的动压气体止推箔片轴承。本实用新型包括：弹性支撑元件、轴承座和销钉；弹性支撑元件为扇形结构，由表面均布有凹坑结构的鼓泡箔片和加工于鼓泡箔片凸起一侧用于安装的插板；轴承座为环形结构，上加工有轴承座沟槽和轴承座销钉孔；弹性支撑元件的数量为N个；N个弹性支撑元件组合后形成与轴承座内外径相同的环形结构；弹性支撑元件采用沟槽结构配合销钉的方式与轴承座固定装配。本实用新型的技术方案解决了现有技术中的摩擦生热严重，润滑气体流动阻力高，磨损严重等问题。
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