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**Oncean Pro** 侧扫声呐图像实时拼接与目标检测系统,简称OceanPro,是一款用于水下对侧扫声呐采集的XTF(eXtended Triton Format)格式文件进行实时图像拼接与目标检测的系统。其工作原理是通过对获取的侧扫声呐、导航定位等探测数据进行融合实现水下地形地貌拼图,利用深度学习算法处理侧扫声呐图像实现对水下敏感目标的自动检测。 同时该系统能够实时显示侧扫声呐的工作情况,以及显示目标检测信息。 ![](/attachments/download/1039)

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3 months前更新

此仓库加入历届水下声学目标检测赛获奖队伍的解决方案,仅供参考。 **1. 水下声学目标检测赛** **真就玄学** 本项目由真就玄学团队建立,用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了二等奖。 项目链接:https://github.com/pengzhiliang/uodac_sonar.git **Rill** 本项目由Rill团队建立,用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了三等奖。 项目链接:https://github.com/zhengye1995/underwater-object-detection.git **三档向前冲** 本项目由三档向前冲团队建立,用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了三等奖。 项目链接:https://github.com/shanglidan/under_water.git **默写年华** 本项目由默写年华团队建立,用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中获得第二十名的好成绩。 项目链接:https://github.com/qiulinzhang/underwater_shengxue.git **KG** 本项目由KG团队建立,用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中获得第十五名的好成绩。 项目链接:https://github.com/dbofseuofhust/2020-uodac-kg.git **2. 水下光学目标检测赛** **Kris++** 本项目由Kris++团队建立,用于向水下目标检测中光学图片物体检测,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛光学赛项中荣获了三等奖。 项目链接:https://github.com/sankin97/underwater_detection.git **Synthesis** 本项目由Synthesis团队建立,用于向水下目标检测中光学图片物体检测,在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛光学赛项中荣获了三等奖。 项目链接:https://github.com/chenyingpeng/pytorch-uodac.git

浏览量:408 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

基于语义通信的联合编码,该项目旨在用深度学习的思想和方法去完成联合编码任务,尽可能地在保证语义信息完好保留的前提下压缩传输的文件大小。

浏览量:252 下载量:0 项目类别: 深度学习
8 months前更新

**Data Description** The detection research of sonar images has a wide range of application value in many fields such as industry, environment and military. Sonar image data is often acquired together with water depth detection and bottom detection data, which enables us to observe the shallow structure of the seabed. This data set was launched by Pengcheng Laboratory, which is currently the largest and most extensive acoustic image data set in the industry. Please contact with yangj01@pcl.ac.cn if you have any questions. ** Download** *Baidu Cloud* link: https://pan.baidu.com/s/1X0Pcl1E-ctRkgJDpQowZEw password: 5lq2 *OneDrive* https://1drv.ms/u/s!AlpdPhejQ4FqiDL25YVhjxxT1WeU?e=DcwBRD **Training Set** The training set contains 4000 forward-looking sonar image files in .bmp format and corresponding annotation result files in .xml format. The file organization structure is as follows: ![](/attachments/download/968) The image data in the forward-looking sonar image file represents the acoustic reflection intensity information, and the principle is as follows: ![](/attachments/download/969) The pixel with the coordinate ![](/attachments/download/978) in the image represents the acoustic reflection intensity information at the direction ![](/attachments/download/976) and distance ![](/attachments/download/977) in the polar coordinate system. Among them, ![](/attachments/download/979) and ![](/attachments/download/980) respectively represent the horizontal angle and slant range of the forward looking sonar, ![](/attachments/download/981) and ![](/attachments/download/982) represent the horizontal and vertical size of the image respectively. The annotation result file contains the detection frame parameters (position and size) and target type of the target in the corresponding sonar image. Target types include cube, ball, cylinder, human body, tyre, circle cage, square cage, and Metal bucket and other 8 categories, the label format is as follows: ![](/attachments/download/970) The </sonar> field contains the working parameters of the sonar when the corresponding image is collected, such as the horizontal/vertical angle of the sonar, the range of the sonar slope, and the working frequency of the sonar. **Test Set** Test Set includes A_Board and B_Board, which contains 1000 sonar image in .bmp format and corresponding sonar annotation files in .xml respectively. The sonar parameter information file format is as follows: ![](/attachments/download/971) **Extra Information:** The data was collected using Tritech Gemini 1200i forward looking sonar. This data set is the original echo intensity information of the sonar in the form of a two-dimensional matrix, which is stored as a bmp image format for the convenience of process and can be read as 3-channel image data. The data of the 3 channels are equal, so the data of one channel can be used in actual processing; The original sonar image has not been adjusted for gain and is directly displayed as a nearly black image. It is suggested that the display effect of the data after histogram equalization is better, which helps to establish an intuitive understanding of the sonar image, but whether to add gain to the data should not have much influence on the algorithm design (the histogram equalization algorithm can be moved Discussion area for reference) **Data Example** ![](/attachments/download/972) The picture above is a forward-looking sonar image. The red box is the target marking frame. From left to right, they are square cage, ball, and tyre. ![](/attachments/download/973) The picture above is a forward-looking sonar image. The red box is the target marking frame. From left to right, they are human body, ball, and circle cage. ![](/attachments/download/974) The picture above is a forward-looking sonar image. The red box is the target marking frame. From left to right, they are tyre and metal bucket.

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针对列车卫星信号接收器的定位算法,建立一个用于追踪算法训练与改进的3D可视化孪生系统。

浏览量:1125 下载量:5 项目类别: 精确定位
about 1 year前更新
OpenI Dolphin Python
Fork 1 关注 1

基于PyTorch的深度学习计算机视觉算法开源开放学习平台

浏览量:66 下载量:6 项目类别: 计算机视觉
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鹏城实验室开源水下声学数据集将分享每次实验实测的侧扫声呐数据集、前视声呐数据集等等,为水下声学领域提供数据支持。

浏览量:1558 下载量:83 项目类别: 图像
over 1 year前更新

侧扫声呐图像标注软件(Open Side-Scan-Sonar Label Tool),简称**OpenSLT**,是一款能够对XTF格式文件直接进行标注的软件。其工作原理是在线解析XTF格式文件并生成图像,在此基础上进行标注,相比于传统标注方法,该软件能够有效的保留侧扫声呐图像的额外信息,如目标所在帧数、所在采样点、斜距信息等等,方便后续基于深度学习的目标检测算法开发。同时,该软件也支持以YOLO标注格式的输出,具备与传统标注软件相同的功能。

浏览量:1667 下载量:21 项目类别: 其他
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ubuntu下离线侧扫声呐数据xtf文件处理软件,输出基本信息、航迹、回波强度等数据文件,使用方法请查阅doc中的使用手册

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本项目已经迁移到:https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/PLabel 开发。 PLabel即将发布新版本。(主要是升级mmdetection平台到V2.3.0,同时增加自动分割,集成人工标注的主动分类学习功能,标注工具栏中增加一些功能及一些Bug的解决。) 半自动标注系统是基于BS架构,由鹏城实验室自主研发,集成目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法,实现了对图像,视频的自动标注,并可以人工对自动标注结果进行调整得到最终标注结果,同时也可以对视频、图片、医疗相关的数据进行人工标注。 半自动标注系统主要功能有:用户管理,数据集管理,自动标注,人工标注,ReID标注,车流统计,视频标注,医疗CT标注,超大图像标注,模型管理与重训,报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全,在标注使用中防止数据泄露,采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标,不断提升自动标注效率,减少人工标注和人工参与过程。

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