公开(公告)号：CN110334779A

公开(公告)日：2019-10-15

申请号：CN201910640006.8

申请日：2019-07-16

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张维石 ,  周景春 ,  张得欢 ,  邹沛煜 ,  刘真真 ,  张卫东

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明为一种基于PSPNet细节提取的多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，采用金字塔场景解析网络PSPNet聚合不同子区域的上下文信息，同时利用金字塔池化模块捕获多尺度下的全局和局部颜色、纹理、形状等特征信息，在此基础上将4种不同尺度的特征图融合为概率图；其次，采用卷积条件随机场ConvCRFs网络提取图像灰度特征，为了优化二值掩膜图，引入自适应阈值判断；为了获取两个源图像高精确聚焦区域，将优化的二值掩膜图作为权重图，并与两个源图像相乘，最后，将两个区域融合以重构清晰的融合图像。本发明通过图像上下文信息，提升全局特征利用率和分割精度，实现多聚焦图像全方位融合。

公开(公告)号：CN109816605A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201910041240.9

申请日：2019-01-16

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 董丽丽 ,  张卫东 ,  张萌 ,  姜宇航 ,  许文海

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于多通道卷积的MSRCR图像去雾方法。本发明方法，包括：对源图像进行引导滤波处理，对处理后的R、G、B通道分别用6个3*3的高斯卷积核进行卷积，得到6张与单个输入通道同等大小的特征图，将每个通道对应的6张特征图通过Retinex算法增强后进行线性加权融合，将Retinex增强后的图像和二次引导滤波处理后的细节图像进行加权融合，重构出最终的去雾图像。本发明利用多尺度的高斯卷积核进行卷积，提取更精细的特征估计入射分量，对入射分量进行多尺度线性加权的Retinex增强，同时二次引导滤波考虑到入射分量和反射图像的平滑约束，使得处理后的图像即满足了平滑约束，又降低了噪声，将两个增强后的图像进行线性加权融合，实现图像的去雾。

公开(公告)号：CN118012111A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410117055.4

申请日：2024-01-26

Applicant: 大连海事大学 ,  上海交通大学 ,  湖北三江船艇科技有限公司

Inventor： 彭周华 ,  温家一 ,  罗铭焌 ,  王安青 ,  张卫东 ,  朱景伟 ,  谢威 ,  刘陆 ,  王浩亮 ,  王丹 ,  何鹭飞

IPC: G05D1/485 ,  G05D101/10

Abstract: 本发明提供了一种三维空间强化学习路径规划方法，包括如下步骤：S1、设定无人水下潜航器在水下环境中的路径规划任务场景，构建无人水下潜航器路径规划控制目标；S2、确定马尔可夫模型的五元组；S3、建立柔性演员‑评论家算法框架；将柔性演员‑评论家算法框架与策略参数相结合，将噪声作为状态的函数合并，得到平滑的探索路径，然后初始化无人水下潜航器状态；S4、进行训练，获取无人艇集群的训练样本数据，然后输出探索路径；本发明提出了一种能够平衡能量消耗与航行距离，并且能在三维空间作业领域中得到广泛应用的路径规划控制器结构及设计方法。

公开(公告)号：CN118012057A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410117061.X

申请日：2024-01-26

Applicant: 大连海事大学 ,  上海交通大学 ,  深圳市镭神智能系统有限公司

Inventor： 彭周华 ,  温家一 ,  夏枫倍 ,  王安青 ,  张卫东 ,  朱景伟 ,  谢威 ,  古楠 ,  王浩亮 ,  王丹 ,  胡小波

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明提供了一种面向无人艇集群多目标追踪策略的强化学习推理方法，包括如下步骤：S1、基于单体无人艇离散动力学模型构建多目标追踪控制目标；S2、采用分布式马尔可夫模型对无人艇集群多目标追踪控制问题进行建模并确定分布式部分可观测马尔可夫模型的五元组；S3、根据构建的模型五元组，建立多智能体深度确定性策略梯度算法框架；S4、将硬注意力机制融入多智能体深度确定性策略梯度算法框架；S5、设定网络训练参数进行训练，获取无人艇集群的状态信息，输出最优控制策略；本发明将博弈论原理引入多智能体深度确定性策略梯度算法的奖励函数优化，通过优化各无人艇间的任务分配，实现了无人艇集群在多目标追踪任务中的最佳协同。

公开(公告)号：CN117806318A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311830670.1

申请日：2023-12-28

Applicant: 上海交通大学 ,  海之韵(苏州)科技有限公司 ,  东北大学 ,  大连海事大学

Inventor： 谢威 ,  张宸鸣 ,  张卫东 ,  张华鹏 ,  林斌 ,  杨子恒 ,  刘腾飞 ,  彭周华

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/622

Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的水面目标协同围捕方法，包括：构建基于多智能体强化学习的水面目标围捕模型，以各个无人船的状态作为输入，输出无人船的驱动力；采用集中训练、分布执行的训练框架对水面目标围捕模型进行训练，无人船作为强化学习中的智能体通过训练生成多智能体协同控制策略，根据获取到的有限的环境信息进行决策和协同，以完成对敌对目标围捕；其中，利用一个非线性映射函数将无人船趋近阶段和环绕阶段的不同目标合并为同一个，同时，在奖励函数中设有围捕角的惩罚项，使得无人船集群仅在所有无人船与围捕目标之间的距离小于预设阈值时才开始围捕和环绕。与现有技术相比，本发明具有结构简单、成功率高、泛化性好等优点。

公开(公告)号：CN116047909A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310067964.7

申请日：2023-01-13

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张国庆 ,  李纪强 ,  蒋畅言 ,  王力 ,  常腾宇 ,  任鸿翔 ,  张卫东 ,  张显库

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向海事平行搜寻的无人机‑船协同鲁棒自适应控制方法，包括：建立USV的非线性数学模型和UAV的非线性数学模型；获取USV‑UAV协同系统的控制输入矩阵；建立USV‑UAV协同系统的传感器故障模型；获取USV的参考轨迹，以获取UAV的实时参考航路轨迹；获取USV的参考位置信号和UAV的参考姿态信号；获取USV‑UAV协同系统的自适应控制器，以对USV‑UAV协同系统进行控制。本发明充分的考虑USV‑UAV协同系统的复杂性以及外界海洋环境干扰下引起的传感器信号丢失对协同控制系统造成的不稳定影响，解决了海洋环境下传感信号传输容易丢失的问题，提高了USV‑UAV协同系统制导的可靠性。

公开(公告)号：CN111127359A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911319794.7

申请日：2019-12-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 董丽丽 ,  张卫东 ,  田长志 ,  许文海

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提供一种基于选择性补偿颜色和三区间均衡的水下图像增强方法，属于图像处理领域，为解决水下退化图像的颜色失真、低对比度、细节模糊等问题，本发明方法，包括：基于均值的选择性补偿颜色方法和基于三区间的均衡方法，其中补偿方法，通过计算R、G、B三通道图像的颜色均值以判断哪个通道的颜色保存较好，并将保存较好的颜色通道作为另外两个颜色通道的颜色补偿参考基准；均衡方法，通过下侧分位法将R、G、B三通道图像均被分解为三个子区间，并对各个子区间采用不同的均衡操作。最终实现了水下退化图像的颜色校正和对比度增强。