袁红春
- 作品数：97 被引量：309H指数：9
- 供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科委科技支撑计划上海市教育委员会科技发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学天文地球更多>>
- 结合特征融合与物理校正的水下图像增强方法
- 2023年
- 为解决由于光的吸收和散射现象导致拍摄的水下图像呈现出严重色偏,对比度低等质量问题,本文提出轻量级特征融合网络和多颜色模型校正相结合的水下图像增强方法。首先使用自构建块代替卷积层的编码器和解码器结构的特征融合网络对水下图像色偏进行校正,网络中改进的特征融合模块降低全连接层对图像空间结构的破坏,保护空间特征,减少模块的参数量。同时改进的注意力模块并行池化计算提取特征图纹理细节且保护背景信息。然后使用多颜色模型校正模块根据像素之间关系进行校正,进一步减少色偏,提高对比度和亮度。实验结果表明,与最新的图像增强方法对比,在有参考图像数据集上,本文方法的NRMSE、PSNR和SSIM评价指标的平均值分别比第二名提升了9.3%、3.7%和2.3%。在无参考图像数据集上,本文方法的UCIQE、IE和NIQE评价指标的平均值比第二名提升了6.0%、2.9%和4.5%。综合主观感知和客观评价,本文方法能校正水下图像色偏,提升对比度和亮度,提高图像质量。
- 王德兴杨钰锐袁红春高凯
- 关键词：图像处理神经网络
- 渔船定位捕捞与环境因子的关联分析
- 2019年
- 针对由于海洋环境数据及渔业作业数据急剧增长,难以提取有效信息来定位渔船捕捞区域的问题,提出捕捞量与环境因子关联分析算法,算法根据各属性值的支持度来分析环境因子的重要度:利用k-means算法,分别将海表温度、海面盐度、叶绿素a浓度和捕捞量进行聚类分析并量化加以标记;然后将环境因子和捕捞量区间映射为单值属性构造相应的概念格;最后利用概念格的外延量化值记录渔船数量,分别得到以捕捞量高、中、低为决策属性的哈斯图,图中可较清晰地显示出捕捞量与环境因子之间的关联关系。实验结果表明,在海表温度为27.64~30.32oC、叶绿素a浓度为0.0310~0.0479mg m-3的区域,南太平洋长鳍金枪鱼捕捞量最高,且其属性组合的重要度最高。该算法可对渔船合理定位捕捞区域提供参考。
- 王德兴罗静静袁红春
- 关键词：长鳍金枪鱼捕捞量环境因子概念格
- 一种新的面向渔情预测的智能数据处理模型研究被引量：3
- 2009年
- 结合印度洋大眼金枪鱼渔业应用背景,提出一种新的面向渔情预测的智能数据处理模型。首先利用支持向量机(SVM)对样本数据进行训练,并运用模糊分类器对支持向量进行规则提取;然后对条件和结论分别进行可拓变换和传导变换,获得渔场动态知识。实验结果表明,获得的动态知识具有更强的解释性,对丰富渔情预测方法、解释渔场形成机制具有重要意义。
- 袁红春黎莹熊范纶
- 关键词：支持向量机模糊集可拓数据挖掘
- 基于EMD-BiLSTM的太平洋大眼金枪鱼渔场预报模型研究被引量：3
- 2021年
- 大眼金枪鱼(Thunnus obesus)是太平洋延绳钓的主捕鱼种之一,针对多数传统预报模型存在的问题,提出了基于经验模态分解和双向长短时记忆神经网络(EMD-BiLSTM)的渔场预报新模型,以实现一种新的面向渔业应用的产量预报方法。首先,通过经验模态分解机制(EMD)对单位捕捞努力量渔获量(CPUE)序列进行分解,得到不同尺度的分解分量(IMF);然后结合各影响因子对IMF分量分别建立双向长短时记忆神经网络渔场预报模型(Bi-LSTM),使神经网络的数据处理优势得以充分发挥;最后整合各项结果作为最终预报值。结果显示:与Bi-LSTM模型相比,均方根误差和绝对误差分别降低0.053和0.018;与BP模型相比,均方根误差和绝对误差分别降低0.208和0.048。研究表明,EMD-BiLSTM模型具有较高的预报准确率,可为渔场预报相关研究提供一种新思路。
- 袁红春张永张天蛟
- 关键词：渔场预报大眼金枪鱼
- 北太平洋柔鱼资源可持续开发关键技术及应用
- 陈新军樊伟田思泉刘必林唐峰华陆化杰黄宝善高峰崔雪森马金伍玉梅官文江雷林袁红春熊鹏飞
- 项目隶属海洋渔业和海洋科学技术领域。柔鱼是中国远洋鱿钓渔业的重要捕捞对象。项目组针对1999年以来柔鱼年产量年间波动大且出现下降的不可持续开发这一重大关键问题，通过产学研相结合，于2001年开始利用生产信息船对柔鱼资源进...
- 关键词：
- 关键词：柔鱼资源调查渔场分布资源管理北太平洋
- 基于LightGBM模型的鱼类异常行为检测被引量：4
- 2020年
- 针对传统理化方法分析水质污染情况耗时耗力等问题,提出一种基于鱼类异常行为识别的水质监测方法。以红色斑马鱼(red zebrafish)为研究对象,利用计算机视觉技术,首先对斑马鱼图像进行预处理,利用灰度共生矩阵获取鱼群纹理特征;然后通过Lucas-Kanade光流法计算鱼群的运动信息熵,并对获取的纹理特征和信息熵进行归一化处理;最后采用轻量化梯度促进机(LightGBM)对鱼类异常行为进行检测,与深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)检测效果对比。结果显示:利用LightGBM对鱼类异常行为进行检测,准确率为98.5%,与其他模型对比分别提高0.5%和25.3%。研究表明,基于LightGBM模型的鱼类异常行为检测方法相比其他模型能更准确地识别鱼类非正常游动。该模型适用于自动水质监测。
- 袁红春王丹陈冠奇张天蛟吴若有
- 关键词：水质监测
- 一种基于知识图谱的智能渔业问答机器人的构建方法
- 本发明公开了一种基于知识图谱的智能渔业问答机器人的构建方法，包括：参照当前现有的其他领域的语义划分，进行知识建模的结构的建立；通过研究渔业领域半结构化、非结构化的数据，还原渔业生产过程中的业务模式，并剥离出渔业知识的语义...
- 王溯袁红春
- 鱼病远程诊断模糊专家系统
- 在结合鱼病诊断学和鱼病专家的知识与经验基础上,提出采用基于三I(TripleImplication)机制的特征展开糊推理模型,并用特征系数与规则支持度作为不精确性的描述和传递参量,对鱼病诊断过程中存在的模糊性进行描述和处...
- 袁红春陈明池涛
- 关键词：专家系统鱼病诊断模糊推理
- 文献传递
- 融合SimAM注意力机制和双向ConvLSTM的异常检测方法
- 2023年
- 由于传统的监控视频异常检测和定位往往存在特征选择困难、特征学习不足、泛化性差等问题,本文提出一种融合SimAM注意力机制(A Simple,Parameter-Free Attention Module)和双向ConvLSTM(bidirectional convolutional long short-term memory,BiConvLSTM)的深度残差时空自编码器模型(SimAM Based Residual BiConvLSTM Autoencoder,RS-BCAE)用于捕获视频异常.使用堆叠卷积和双向ConvLSTM捕获时空特征,利用交替反卷积和卷积的特征图增强方法优化网络结构.本文设计一种融合R-STAE(Residual Spatiotemporal Autoencoder)残差模块和SimAM注意力机制的残差网络,SimAM注意力机制无需添加额外参数,利用能量函数为特征图生成三维注意力权重,使CNN(Convolutional Neural Network)专注于提取视频帧序列的显著区域特征.为了联合全局特征和关键特征,本文为残差模块引入跳跃连接.实验结果表明,RS-BCAE在数据集UCSD-Ped1和UCSD-Ped2上的帧级准确率分别为86.5%和94%,优于最新的重构模型精度.
- 袁红春张文凤
- 关键词：异常检测视频监控
- 以人工智能为主线的计算机通识课程体系设计与实践
- 2023年
- 分析时代对于信息素养内涵发展的新要求,提出以人工智能为主线的计算机通识教育课程体系设计思路,从激发兴趣、普及知识、授予技能、示范应用4个层次介绍教学设计与实践过程。实践表明,学生的信息素养得到提升。后续,将在课程内涵、评价方式等方面继续丰富和改进,最后说明实践效果并给出改进方向。
- 张晨静袁红春梅海彬
- 关键词：人工智能课程体系信息素养
