公开(公告)号：CN112613504A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011492415.7

申请日：2020-12-17

Applicant: 上海大学

Inventor： 曾丹 ,  陆恬昳 ,  徐霁轩 ,  蔡周吟

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种声呐水下目标检测方法，具体步骤包括：通过对水下目标图像进行预处理，得到待检测数据；提取待检测数据特征，然后选择先验框，提取特征图，对特征图中的先验框进行处理计算，得到边界框值，根据边界框值，得到检测结果，并对检测结果进行修正。本发明对前视声呐中的目标检测提供了一种方法，相较于传统方法，减少了时间，提升了检测的准确度和速度，能有效识别特定目标，并且可以对连续帧的声呐图像进行处理，较为准确的在前视声呐图像中显示当前图像中目标的位置和类型，能够达到实时检测的效果。

公开(公告)号：CN112613371A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011486723.9

申请日：2020-12-16

Applicant: 上海大学

Inventor： 蔡周吟 ,  曾丹 ,  赵思淇 ,  张钟浩

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接的高光谱图像道路提取方法，具体包括：根据收集的高光谱图像数据集的空间信息和光谱信息，对数据集进行像素级别的分类，获得图像的像素点，将每个像素点处理成相同尺寸的像素块；基于密集卷积网络算法，构建卷积神经网络模型，对像素块数据进行网络训练；基于训练后的卷积神经网络模型，对高光谱图像进行测试，得到像素点的所属类别，将所述像素点可视化，输出得到所述目标道路的图像。本发明通过使用密集块结构实现高光谱图像的道路提取，得到更高的分类精度，在道路检测与监管、地图绘制、导航系统等方面具有良好的应用价值。