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申请/专利权人：大连海事大学
申请日：2023-10-31
公开（公告）日：2024-01-23
公开（公告）号：CN117437543A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/80;G06T7/73;G06N3/045;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开
摘要：本发明提出了一种海上浮冰识别的方法、系统、电子设备及存储介质，涉及图像处理领域。该方法包括：首先，将目标图像输入到浮冰识别模型，以得到浮冰预测结果图；其中，所述浮冰识别模型是以样本图像以及样本图像中的每个目标对象的标注标签为训练数据，对Swin‑Transformer深度神经网络进行训练后得到的模型。接着，利用相机标定得到的内参、以及相机位姿转换的旋转矩阵，对所述浮冰预测结果图进行逆透视变换，得到浮冰预测俯瞰图。最后，基于所述浮冰预测俯瞰图进行精度测量，以得到对应的浮冰信息。该方案能够在小尺度方面准确有效的进行海冰监测，从而精准的获得海面的浮冰信息。
主权项：1.一种海上浮冰识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：将目标图像输入到浮冰识别模型，以得到浮冰预测结果图；其中，所述浮冰识别模型是以样本图像以及样本图像中的每个目标对象的标注标签为训练数据，对Swin-Transformer深度神经网络进行训练后得到的模型；利用相机标定得到的内参、以及相机位姿转换的旋转矩阵，对所述浮冰预测结果图进行逆透视变换，得到浮冰预测俯瞰图；基于所述浮冰预测俯瞰图进行精度测量，以得到对应的浮冰信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种海上浮冰识别的方法、系统、电子设备及存储介质
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