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申请/专利权人：广东海洋大学

摘要：本发明公开了一种海上竹筏目标提取方法及其系统，包括：通过计算机视觉，构建海上竹筏的目标提取模型；利用拉格朗日数乘法将所述目标提取模型转换为线性模型；基于所述线性模型设置误差函数，基于所述误差函数建立自适应步长神经动力学公式；基于所述自适应步长神经动力学公式，引入测量误差项构建自适应步长误差函数，其中所述自适应步长误差函数输出下一时刻影像光谱信息；利用自适应步长神经动力学的目标提取方法求解，基于最大类间方差法得到最佳提取阈值，完成海上竹筏光谱信息矩阵的提取。本发明能够反映计算机视觉目标提取模型误差信息，提升了自适应梯度神经动力学求解的准确度，进而提升计算机视觉目标提取的准确度。

主权项：1.一种海上竹筏目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：通过计算机视觉，构建海上竹筏的目标提取模型；利用拉格朗日数乘法将所述目标提取模型转换为线性模型；基于所述线性模型设置误差函数，基于所述误差函数建立自适应步长神经动力学公式；基于所述自适应步长神经动力学公式，引入测量误差项构建自适应步长误差函数，其中所述自适应步长误差函数输出下一时刻影像光谱信息；利用自适应步长神经动力学的目标提取方法求解，基于最大类间方差法得到最佳提取阈值，完成海上竹筏光谱信息矩阵的提取；建立自适应步长神经动力学公式的过程包括：计算所述误差函数，得到误差值；设置终止条件误差，将所述误差值与所述终止条件误差进行比较；基于比较结果，建立自适应步长神经动力学公式；将迭代次数变化后，再次计算所述误差函数；所述自适应步长神经动力学公式为： 其中，为耦合系数矩阵，为系数向量，为迭代次数，为自适应步长，为第次迭代的误差函数，为第次迭代的误差函数；构建自适应步长误差函数的过程包括：建立测量欧拉的离散化方案，得到自适应步长神经动力学的第一精度误差： 其中，记=；建立中点离散化方案，得到中点离散化神经动力学的更新公式： 基于所述更新公式，得到自适应步长神经动力学的第二精度误差： 其中，记=；基于所述第一精度误差和所述第二精度误差的比较结果，构建自适应步长误差函数；所述自适应步长误差函数为： 其中，为测量误差项，为自适应步长，表示中点离散化方案的第个数值解；还包括：基于测量误差项的大小设定步长，调制步长的公式为：其中表示中点离散化方案与原始方案之间的期望误差；表示增益误差系数；表示比例调整项；表示积分调整项。

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