水下机器人技术专利信息分析

为了挖掘和利用深层海洋资源,水下机器人在海洋探测、深海养殖和水下装备维护等领域具有引领发展的地位,基于专利态状对水下机器人技术进行专利分析具有重要的应用价值.通过对水下机器人专利申请总体趋势、技术构成、主要申请人、权利人和重点专利等五方面进行分析,为该技术领域的产品研发和技术导航提供参考.分析结果表明,在水下机器人专利技术方面,中国已成为专利申请和拥有量的大国,但持有的核心前沿技术不多,专利信息质量提升空间较大,应以高校和科研院所为主力军,在海洋导航、检测、传感器、通讯和推进器等方向加快研究步伐,在水下机器人智能化应用领域加大投入.

基于注意力机制的海上小目标重识别方法

在海上由于涉及到目标的遮挡、背景及照明等的巨大变化,小目标重识别是一项极具挑战性的计算机视觉任务。针对传统小目标识别算法泛化性差,在目标重识别中特征提取不够充分有效的问题,提出一种基于通道和空间注意力机制的目标重识别方法。首先,通过将CBAM机制嵌入到重识别模型的骨干网中,通过引入通道注意力机制和空间注意力机制,反馈了更加关键的特征信息。针对骨干输出的三维特征量,为得到更有效的信息,沿垂直进行不同比例的平均分块,从而在多粒度的情况下,从全局和局部更加全面地关注图像信息,同时利用多损失函数分别优化模型,提升模型的可区分性。最后将梯度中心化算法引入Adam优化器,提升网络模型的训练速度和泛化能力,为海上小目标重识别提供了一种新的研究思路与方法。