面向水下机器人图像处理的对偶互补动态卷积优化方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
面向水下机器人图像处理的对偶互补动态卷积优化方法及系统
申请号:CN202510757236
申请日期:2025-06-09
公开号:CN120298234B
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种面向水下机器人图像处理的对偶互补动态卷积优化方法及系统,其中,该方法包括:在水下机器人中,偏振激光光源激发多波段正交偏振光序列,接收包含悬浮物散射偏振特征、作业目标表面反射光偏振调制特征及水体透射衰减谱特征的反射光信号。通过噪声分离芯片提取作业目标反射主信号频段和悬浮物散射谐波干扰频段,输入对偶互补动态卷积优化网络生成与作业目标空间坐标联动的自适应增强特征图。结合悬浮物散射谐波干扰频段和水体透射衰减谱特征优化特征图,生成机械臂轨迹修正参数及推进器扰动补偿系数,实现水下机器人运动轨迹的精准控制。本申请提升了水下机器人目标探测精度和运动控制稳定性。
技术关键词
水下机器人 调制特征 卷积优化方法 机械臂末端执行器 融合特征 反射光 频段 动态权重分配 推进器 多分辨率 图像处理 运动轨迹控制 谐波 运动轨迹数据 激光光源 投影单元 水体 散射噪声 多波段
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于多模态数据融合与联合注意力机制的员工画像生成方法
画像生成方法 联合注意力机制 员工 多模态数据融合 神经网络模型
2
一种基于时空信息融合的驾驶行为建模方法
建模方法 时序特征 特征融合网络 时空融合特征 长短期记忆网络
3
一种图像去雾方法、装置、设备及存储介质
图像去雾模型 去雾图像 图像去雾方法 流形学习方法 融合特征
4
一种虚拟流量卡的生成方法及系统
信息预测系统 加权特征 卷积特征 混合高斯模型 频率
5
一种基于多模态联合表征的水声目标识别系统及方法
识别系统 多模态 融合特征提取 多层感知机 波形
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号