【每周精选】广东海洋大学专利成果转让

专利摘要：本发明提供了一种有色噪声下非圆信源数检测方法。其包括：基于观测样本，构建补偿样本协方差矩阵；对补偿样本协方差矩阵进行Takagi分解，获得样本典型相关系数；基于样本典型相关系数，构建母体典型相关系数的估计值；基于样本典型相关系数和估计值，构建对数似然函数；基于对数似然函数，构建最小描述长度统计量；最小描述长度统计量最小化时，将母体典型相关系数的个数作为非圆信源数的估计值。本发明通过构建融合样本典型相关系数和估计母体典型相关系数的对数似然函数，充分描述非圆观测样本的统计特征，并基于最小描述长度准则设计统计量，在有色噪声环境下精确估计非圆信源数，为波达方向估计、波速形成等实际应用场景提供了必要的保障。

专利摘要：本发明公开了一种基于混合网络的超短期风电功率预测方法。该方法包括以下步骤：基于数据驱动网络分支和物理驱动网络分支，构建超短期风电功率预测模型；数据驱动网络分支融合了时间卷积神经网络和Transformer编码器；基于风电场的历史气象时序数据和历史SCADA状态数据，构建超短期风电功率预测模型的训练集，并利用超短期风电功率预测模型的训练集，对超短期风电功率预测模型进行训练；基于训练后的超短期风电功率预测模型，获取超短期风电功率预测结果。本发明克服了现有纯数据驱动模型可解释性差、在数据稀缺场景下有效性不足的缺陷，实现了高精度且符合物理规律的超短期风电功率预测，为电网的安全稳定调度提供了可靠技术支撑。

专利摘要：本发明公开了一种基于多相机的三维成像方法、系统及计算机可读存储介质。所述方法应用于包括多个相机的三维成像系统，包括：利用已标定的三维成像系统拍摄目标对象；对第一相机拍摄图像上的像素点，查找得到其他相机拍摄图像上的亚像素点；对第一相机的图像上的像素点和其他相机的图像上的亚像素点，通过归一化和去畸变，得到归一化成像平面上的投影点；针对每一组投影点，从每个相机的主点引出指向投影点的多条直线；针对每一组直线，获取空间中距离该组直线中每条直线欧式距离之和最小的空间点坐标，作为目标对象的三维空间坐标。上述三维成像方法、系统及计算机可读存储介质，可以更加精确地进行定位，提高三维重建的精度。

专利摘要：本发明公开了一种SAR图像自动优化方法与装置，涉及合成孔径雷达图像处理领域。其方法包括：利用先验提取模块对输入的SAR图像进行优化迭代，并将优化迭代结果作为先验知识输入至特征编码模块；利用特征编码模块进行特征提取、细节增强和下采样，获得第一特征图；利用特征解码模块对经卷积层后的第一特征图进行上采样、特征提取和细节增强，获得第二特征图；利用特征融合模块对第二特征图进行特征融合，并与输入的SAR图像进行残差连接，获得重建图像；将重建图像作为先验提取模块的输入，并基于结构损失函数指导优化迭代算法收敛。本发明解决了当前基于深度学习的遥感去散斑网络缺乏判别能力，以及修复后的图像细节丢失的问题。

专利摘要：本发明涉及图像处理和机器视觉技术领域，具体涉及一种基于弱监督的菠萝检测方法、系统及存储介质。方法包括：获取数据集，以灰度形式加载数据集的菠萝图像；应用Canny边缘检测算法，得到菠萝图像边缘；对菠萝图像边缘处理得到菠萝的轮廓，按周长对轮廓进行排序，保留较短的轮廓，利用最小二乘法将轮廓拟合成直线，求得菠萝倾斜角度；对数据集的边界框注释和菠萝的倾斜角度进行几何拟合，得到椭圆掩码；对椭圆掩码进行高斯分布处理，得到不确定性掩码；将不确定性掩码和数据集一并输入实例分割网络进行训练，得到训练好的菠萝实例分割模型；将待检测的菠萝图像输入到训练好的菠萝实例分割模型进行检测。本发明能够提高菠萝的定位精度。