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公开(公告)号：CN116152651A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310123649.1
申请日：2023-02-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种作用于海洋中的基于图像识别技术的声呐目标识别与检测方法。本发明采用图像声呐捕捉目标，从而获得目标图像；建立图像声呐目标标准图像库；采用卷积神经网络的目标识别算法搭建网络；将搭建好的网络与数据库相连，重复训练后得到模型；将采集到的图像输入至模型中，判断是否符合要求；得出结果。本发明通过训练神经网络，可存储大量相关数据，并通过比对数据提高识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118537715A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410660226.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于脉冲耦合神经网络的声呐图像鱼类目标快速检测方法，首先对声呐数据预处理，双线性插值减少图像尺寸，通过伽马变换增强图像，凸显出待测目标；分别使用FCM算法与K—means算法对图像聚类，通过形态学滤波(腐蚀、重建)得到更加集中的亮点集群，将两组图片取并集，对其中的亮点集群进行初步的面积筛选，将大小不合理的集群去除，得到初步的兴趣区域(ROIs)；使用脉冲耦合神经网络(PCNN)分割ROIs，对分割出的目标以及ROIs本身提取特征组成特征空间；最后，对特征空间进行非线性变换，将经过非线性变换的特征空间输入Fisher判别来分类检测，本发明不仅能够滤除绝大部分虚警目标，而且运算速度快，对不同的检测环境也有较好的普适性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118298100A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410312218.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于融合图像特征的多波束水下三维全景构建方法及系统，涉及水下场景三维构建领域。解决了传统多波束测深系统只关注地形地貌信息，并没有考虑到水体目标信息的问题。本发明提供以下方案，所述方法包括：对水下信息数据进行处理，得到多波束深度数据；将深度数据作为水下地形深度数据并进行存储，从多波束深度数据中去除水下地形深度数据，在剩余数据中提取波束中能量最高点的相应深度作为水体数据；将水下地形深度数据和水体数据进行融合，并绘制在一张图像中；单Ping图像中的水下地形深度数据和水体数据和多Ping声纳数据进行拼接，获得完整的水下三维全景图像；完成水下全景三维在线构建。适用于浅水下情况的大范围自主探测领域。
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公开(公告)号：CN222420536U
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202420974435.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/536
Abstract: 本实用新型公开一种多波束测深声纳的低噪声接收机，属声纳技术领域，包括依次连接的前端放大电路、四阶带通滤波电路、可变增益放大电路与二阶带通滤波电路。在各模块电路芯片选择上选用低噪声性能稳定的芯片，电路结构采取抗共模能力强的全差分电路。信号经过各模块电路处理后，即使很小的信号也能在量程范围内输出，实现了信号的高精度调节和低失真放大。所述接收机系统中前端放大电路由型号为ADA4807‑2芯片构成，带通滤波电路由型号为THS4561芯片构成，可变增益放大电路由型号为AD8338芯片构成。
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