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公开(公告)号：CN118915797A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970653.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 河海大学 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明一方面提供一种水下机器人协同控制系统的构建方法，包括：搭建模拟环境：构建脐带缆仿真模型；构建浮标跟随策略模型并进行训练：构建绞车控制策略模型并进行训练：将浮标控制策略模型和绞车控制策略模型结合成水下机器人协同控制系统；其中，浮标跟随策略模型基于深度强化学习的SAC算法，实现对浮标的高效探索和智能控制；利用轻量化Transformer的绞车控制策略模型，通过行为克隆方法，实时预测脐带缆的期望长度。另一方面，本发明提供一种水下机器人协同控制方法，不仅确保协同控制系统的安全性，也实现了操作效率的显著提升。
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公开(公告)号：CN117893771A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410046653.7
申请日：2024-01-12
Applicant: 河海大学 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的三维目标检测方法及装置，方法包括：将获取的自动驾驶场景下RGB图像和激光雷达点云数据输入基于多模态融合的三维目标检测模型中，得到三维车辆检测结果；其中模型的处理过程包括：利用三维目标检测算法对激光雷达点云数据进行检测，得到m个三维边界框；利用二维目标检测算法对RGB图像进行检测，得到n个二维边界框；基于n个二维边界框，利用基于旋转交并比的融合策略从m个三维边界框确定一个三维边界框作为输入三维边界框；对输入三维边界框利用融合网络进行特征提取，得到m*n*1的稀疏张量；对稀疏张量进行池化后压缩，得到m个三维边界框对应的预测分数；根据预测分数，从m个三维边界框中确定三维车辆检测结果。
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公开(公告)号：CN118864835A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410786929.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 一种水下大坝裂缝分割方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理；S2、特征提取与融合；S3、裂缝实例分割算法；S4、模型训练及优化；S5、实验及评估。本发明提供一种水下大坝裂缝分割方法，能够有效区分出每一个裂缝的独立存在，并为其提供独特标识。该方法拓展了水下大坝裂缝检测能力，为详细分析、维修规划和结构监测提供更全面数据支持，进一步提升水下大坝安全监测和评估水平。
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公开(公告)号：CN118608929A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410700075.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net网络架构的水下图像增强模型的构建方法，该方法首先通过点卷积和深度卷积替换U‑Net网络的标准卷积，从而构建基于U‑Net网络的图像增强模型网络架构，该模型架构包括多个基本块和SK融合模块；然后构建基本块的结构；随后在构建的U‑Net网络基本块内部引入简化的通道注意力机制；最后构建SK融合模块的结构，完成模型网络架构的构建；解决了现有技术的模型对于复杂动态的水下环境假设不合理，导致图像过渡增强、过饱和度，从而影响图像增强质量的问题，具有在保证网络结构轻量化的前提下，设计的模型效果仍能超越现有技术的特点。
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公开(公告)号：CN118071643A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410230193.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/50 , G06T3/4007 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种水电站大坝水下机器人获取的光学图像去模糊方法，包括如下步骤：实时采取水下环境的视频流数据；将采集水下环境的视频流数据，输入去模糊网络进行处理，去模糊网络的构建流程如下：构建深度估计模块估计深度图；构建双边网格模块处理图像的边缘信息，得到双边网格特征图；构建特征重建模块将双边网络模块提取的双边网络特征图采用获得的深度图进行引导，得到采样特征图，然后将特征重建模块获得的采样特征图与Unet的网络提取特征图做主元素的点积，生成重构特征图，生成的重构特征图经过两层卷积层与原始图像做残差，估计去模糊图像。该方法能够有效去除水下图像模糊，提高水下机器人在水电站大坝检测中的图像质量和处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117611982A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311390462.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 河海大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06V20/05 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段训练的水下图像实时增强方法，其包括：利用水下相机实时获取模糊水下图像；利用训练好的图像实时增强模型对模糊水下图像进行增强处理，得到增强后的水下图像；图像实时增强模型的训练方法为：获取用于训练的水下图像数据集；构建图像实时增强模型TS‑Net并设计加权损失函数；通过用于训练的水下图像数据集和加权损失函数对图像实时增强模型TS‑Net进行两阶段训练，更新模型参数。本发明图像实时增强模型具有较好的鲁棒性，能够对模糊水下图像进行实时增强处理。
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公开(公告)号：CN118608850A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410731247.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种水下大坝裂缝图像分类算法，构建图像分类模型，用于水下大坝裂缝的检测和分类；构建损失函数：构建自适应频率过滤令牌混合器：采用标签平滑方法用于通过对标签进行柔和处理来防止模型过度自信，有助于模型学习更平滑的概率分布。本方法能够从图像中有效提取裂缝的尺寸、形状等关键信息，为评估水下大坝的结构完整性和损伤程度提供了重要的参考数据。相较于传统的手动分析方法，本发明的算法具有高效、准确的优势，能够克服分析者主观判断和经验限制，提高水下大坝裂缝检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114387187B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210036243.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种雨雪雾天实时可视增强嵌入式系统及可视增强方法，该系统包括图像获取模块、图像处理模块和图像输出模块；本发明进行可视增强时，通过OpenCV中的VideoCapture方法调用摄像头采集视频，并将视频读取为单帧图像；然后将读取到的单帧图像输入到构建的轻量化神经网络模型中，神经网络模型对输入的图像进行处理，得到包含大气透射率t(x)和大气光值A的中间参数K(x)；根据大气散射模型，利用神经网络模型的输出值中间参K(x)计算出增强后的单帧图像，并使用OpenCV的图片可视化方法将增强后的单帧图像输出。本发明基于大气散射模型，并通过轻量化神经网络模型实现了在嵌入式设备上进行视频实时增强，复杂程度低，处理速度快。
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公开(公告)号：CN116228580A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310216350.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种图像去雾方法、系统及嵌入式设备，本发明的去雾方法采用双分支的去雾模型，去雾模型第一分支通过构建双边网格数据，对有雾图像的边缘细节进行保留，提高图像恢复的清晰度，融合模块对去雾模型第一分支输出的双边网格数据和去雾模型第二分支输出的深度信息进行融合，提高了模型的去雾能力，有效解决了颜色失真、去雾不彻底等现象。
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公开(公告)号：CN108133467B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810084505.9
申请日：2018-01-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算的水下图像增强系统及增强方法，基于非均匀粒度的计算方法，去除水下光照不均和噪声，在保护纹理细节的完整性的同时，实现图像增强。本发明首先提取水下图像的照度信息，按从粗到细的粒度层次逐步对光照信息进行细分，将图像划分为一系列大小和光照强度不同的粒子构成的集合，并定位最适宜亮度粒子，根据每个粒子的亮度情况分别进行照度补偿，获得去除光照不均的水下图像，然后对每个粒子分别进行噪声去除，实现图像增强。本发明不需要光照先验知识，无需手工调节参数，能够根据图像特点自适应分析,增强后水下图像的纹理和细节信息清晰完整。
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