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公开(公告)号：CN117625127A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311371845.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种聚吡咯包覆空心四氧化三铁纳米球自组装纳米棒的制备方法和应用，它属于吸波材料技术领域。本发明以空心Fe3O4纳米球为核层，聚吡咯(PPy)为壳层，通过自组装制备得到一维纳米棒复合材料。Fe3O4纳米球的空心结构大大减小了材料重量。通过在磁场下自组装PPy包覆的Fe3O4纳米球形成一维结构，通过一维纳米棒之间的相互搭接，能有效在材料中形成导电网络，提高材料介电损耗，使其在低填充量下具有良好的吸波性能，从而降低吸波材料密度。一种聚吡咯包覆空心四氧化三铁纳米球自组装纳米棒作为电磁波吸收材料使用。本发明在吸波领域具有良好的应用前景，也可拓展其在超级电容器等领域的应用。
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公开(公告)号：CN112419265A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011317801.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像分析处理、伪装效果检测与评估技术领域，具体涉及一种基于人眼视觉机制的伪装评价方法。本发明基于视觉显著性理论模拟人眼注意机制，通过视觉显著图进行典型背景区域搜索，从伪装背景图像中提取会被人眼优先观察注意到的显著背景区域，计算背景区域与伪装目标在亮度、颜色、纹理等不同图像特征上的差异程度，并考虑不同特征对目标整体伪装效果的影响系数，再综合目标与各背景区域间距离权重系数，最终得出综合评价系数表征伪装目标的整体伪装效果。本发明综合考虑了各个图像特征以及目标与背景区域间的距离不同对伪装效果的影响作用，能够更加客观、有效地给出在对抗人眼侦察条件下伪装目标的实际伪装效果。
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公开(公告)号：CN115761172A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211236097.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/10 , G06T5/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于点云语义分割与结构拟合的单体建筑三维重建方法，主要包括：建筑目标点云数据集预处理；训练建筑点云语义分割网络分类建筑结构数据；建筑结构的几何分类与三维参数化拟合；建筑结构先验信息拓扑关系构建以及单体建筑结构拼接。本发明能够在应对单体化建筑含语义重建领域问题时，完成点云数据到含语义信息的建筑结构图元模型的三维重建实现，在分割效果、重建精度、人力成本等方面有相应的提升。
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公开(公告)号：CN114863554A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210369930.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的手语识别系统和方法，包括图像采集模块、嵌入式处理平台、显示模块、电源模块、人机交互模块。图像采集模块用于采集实时手语图像。嵌入式处理平台上部署已经完成训练的卷积神经网络模型，在使用时手语图像会输入至卷积神经网络模型中进行实时手语识别，并将识别结果传输至显示模块。显示模块用于显示识别出的手语信息。人机交互模块能够对手语识别系统进行操作，用以设置系统的运行参数、调整系统的运行状态。电源模块对组成系统的各硬件部分进行供电。该系统能够实现对26个英文字母手势目标的实时定位和识别，具有识别速度快、精度高、实时性强、功耗低、设备体积小、易于部署实现等特点。
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公开(公告)号：CN112950584A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110226014.5
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，包括以下步骤：S1：选取特征提取网络；S2:设计倒金字塔型分类器；S3：构建识别模型；S4：使用优化调整后的训练方法训练识别模型；S5：对涂层表面缺陷进行识别。本发明提供的一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，能够在小样本情况下实现对涂层表面缺陷的快速高精度识别，在涂层表面缺陷自动化检测识别领域具有较好的使用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117343321A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311418112.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种具有零维和一维空心结构的四氧化三铁/聚苯胺吸波复合材料的制备方法和应用，它属于电磁波吸收材料技术领域。本发明首先通过设计具有表面毛刺的空心1D结构来增加材料的表面积和孔隙结构；然后，通过引入0D磁性空心Fe3O4纳米球，原位聚合形成核壳结构，进一步提高材料的磁损耗和介电损耗能力，从而以提高电磁波吸收性能。本发明所制备的具有零维和一维空心结构的四氧化三铁/聚苯胺吸波复合材料在厚度1.84mm时的RLmin达到‑55.03dB，EAB为4.88GHz；厚度为1.88mm时，EAB为5.16GHz，此时RLmin仍保持在‑40.47dB；复合材料在RL、EAB和匹配厚度方面具有巨大优势。
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公开(公告)号：CN112419265B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011317801.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像分析处理、伪装效果检测与评估技术领域，具体涉及一种基于人眼视觉机制的伪装评价方法。本发明基于视觉显著性理论模拟人眼注意机制，通过视觉显著图进行典型背景区域搜索，从伪装背景图像中提取会被人眼优先观察注意到的显著背景区域，计算背景区域与伪装目标在亮度、颜色、纹理等不同图像特征上的差异程度，并考虑不同特征对目标整体伪装效果的影响系数，再综合目标与各背景区域间距离权重系数，最终得出综合评价系数表征伪装目标的整体伪装效果。本发明综合考虑了各个图像特征以及目标与背景区域间的距离不同对伪装效果的影响作用，能够更加客观、有效地给出在对抗人眼侦察条件下伪装目标的实际伪装效果。
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公开(公告)号：CN112950584B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110226014.5
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，包括以下步骤：S1：选取特征提取网络；S2:设计倒金字塔型分类器；S3：构建识别模型；S4：使用优化调整后的训练方法训练识别模型；S5：对涂层表面缺陷进行识别。本发明提供的一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，能够在小样本情况下实现对涂层表面缺陷的快速高精度识别，在涂层表面缺陷自动化检测识别领域具有较好的使用前景。
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公开(公告)号：CN113030108A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110249102.7
申请日：2021-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法，包括图像采集模块、图像采集卡、工控机计算平台、工件传送装置、筛选执行装置、基于神经网络的检测模型；所述图像采集模块包括亮度补偿装置、工业相机、相机夹持装置，所述工件传送装置将待检测工件传输至检测区域和筛选区域，所述图像采集卡连接工业相机和工控机计算平台，所述工控机计算平台将所采集到的待测工件的涂层检测图像进行随机裁切与尺度缩放并实时输入到基于神经网络的检测模型内输出检测分类结果，并将分类结果转换为控制信号发送给筛选执行装置，本发明能够对工件涂层表面缺陷进行自动检测、分类和筛除，具有易于实现与部署、节约人力成本、检测速度快、检测准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN112326669A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011172377.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种涂层缺陷检测与标记系统及方法，涉及图像采集处理技术，属于无损检测技术领域，用于检测汽车车体表面涂层缺陷，并对缺陷进行标记。该系统包括：照明装置1、检测车间支架2、待检测车体3、轨道4、支撑底座5、轨道移动装置6、机械臂7、照明光源8、缺陷标记装置9、图像采集装置10、计算机系统11。本发明可对整车表面涂层进行缺陷检测，对涂层缺陷进行分类，并以特定颜色的溶液进行缺陷标记，对涂层缺陷实现自动化、流水线检测。
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