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公开(公告)号：CN115977258A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211724625.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中建科工集团有限公司 , 扬州大学 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种ALC墙板与钢梁和混凝土楼板连接构造，属于建筑工程领域，包括钢梁，钢梁的上翼缘上可拆卸连接有π形件，钢梁的上翼缘上设置有用于π形件安装的定位孔，钢梁的上下两侧均设置有角钢，π形件与ALC墙板通过角钢可拆卸连接，钢梁与ALC墙板通过角钢可拆卸连接。通过墙板与钢梁、钢梁与混凝土楼板、混凝土楼板与墙板之间的螺栓连接，可保证连接可靠、受力合理，减少焊接量，角钢长度减为墙宽一半、沿墙宽方向间隔布置，既减轻热桥效应，还可节约材料，角钢、对拉螺栓、膨胀螺栓与π形件均采用GFRP材质，既保证连接强度，同时可减轻热桥效应，钢梁两侧设置高效保温材料层、防火薄板层和纳米真空绝热板层，以隔断局部热桥，改善墙体保温。
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公开(公告)号：CN113446998A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110727401.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱目标探测数据的动态解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提取高光谱目标探测数据中目标所在混合像元光谱数据，构建混合像元时序矩阵；步骤2：基于高光谱目标探测数据估计目标所在场景的光谱曲线；步骤3：基于步骤1筛选的谱段，以步骤2估计的场景光谱作为先验信息，对步骤1中获取的混合像元矩阵进行动态解混，得到真实的目标光谱。该方法可以实现对亚像元目标在不同场景下高光谱探测数据的光谱动态解混，获取更准确的有利于后续目标识别等应用的光谱特性。
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公开(公告)号：CN118155085A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135271.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种密集空中目标跟踪方法、系统、装置及介质，属于目标探测与识别技术领域，包括：利用多个不同卫星平台获取密集空中目标的多个探测图像；利用聚类算法将探测图像中属于目标的像素点聚类，将不同的目标的像素点标注不同的数值；得到最终的聚类结果图像；使用Zernike矩算子对最终的聚类结果图像进行亚像素边缘提取，得到各个目标的边缘包络线；并提取边缘包络线内的目标中心的位置；通过目标中心的位置和用于观测目标的各卫星与目标的相对位置信息，对不同卫星平台视场内的相同目标进行匹配；利用目标中心的位置得到目标的视线向量数据；根据不同卫星观测到的同一个目标的视线向量数据，计算该目标的位置和速度数据，实现多目标情况下每一个目标的跟踪。该方法能够识别密集空中目标。
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公开(公告)号：CN117761713A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311795749.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种目标探测谱段的筛选方法、装置、设备和存储介质，其涉及目标检测技术领域。包括：获取目标的背景起伏尺度，对背景起伏尺度进行杂波量化并建立杂波定量化表征模型；通过杂波定量化表征模型计算目标相对于不同背景的信杂比投影图，选取包括峰值信杂比谱段作为初选探测谱段；将杂波定量化表征模型与天基探测链路进行结合得到目标可检测性表征模型；通过目标可检测性表征模型在初选探测谱段中筛选得到优选探测谱段。本发明考虑了天基探测链路及其各环节多尺度耦合效应，能够解决天基目标可检测性能的多尺度耦合匹配所存在的问题,在保证谱段优选性能的前提下，极大地提升了优选探测谱段选择的效率。
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公开(公告)号：CN113446998B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110727401.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱目标探测数据的动态解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提取高光谱目标探测数据中目标所在混合像元光谱数据，构建混合像元时序矩阵；步骤2：基于高光谱目标探测数据估计目标所在场景的光谱曲线；步骤3：基于步骤1筛选的谱段，以步骤2估计的场景光谱作为先验信息，对步骤1中获取的混合像元矩阵进行动态解混，得到真实的目标光谱。该方法可以实现对亚像元目标在不同场景下高光谱探测数据的光谱动态解混，获取更准确的有利于后续目标识别等应用的光谱特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111174962A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010018065.4
申请日：2020-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01L5/165
Abstract: 一种可调量程的电容式三维力传感器，操作简单、具有高分辨力，属于传感器技术领域。本发明包括弹性载体、保护外壳、密封端盖、可动电容极板、固定电容极板、调整垫块、螺柱、差动螺母、刻度盘，弹性载体的中间开槽形成十字槽和十字梁结构，且十字槽交叉坐落于十字梁上，可动电容极板和固定电容极板组成电容传感器，可动电容极板和固定电容极板分别粘接在十字槽和调整垫块上，调整垫块与螺柱固定连接，螺柱外螺纹与差动螺母内螺纹、差动螺母外螺纹与弹性载体内螺纹组成差动螺纹副，旋转刻度盘与差动螺母外部螺纹配合连接；根据固定电容极板与可动电容极板的初始间距，获得传感器测力灵敏度和量程。
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公开(公告)号：CN106517720A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611034688.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: C02F11/122 , B01D25/21
Abstract: 一种基于多点进泥的污水污泥多级耦合板框压滤脱水装置及其使用方法，涉及一种板框压滤脱水装置及其使用方法。本发明是为了解决目前板框压滤机脱水效率低的技术问题。本发明是由进泥总管、进泥支管、板框压滤机、螺旋输送机、混合破碎器、生石灰加药管、二级压滤进泥管组成；板框压滤机的滤板上有5个进泥孔；螺旋输送机位于板框压滤机的下方并与混合破碎器连通，二级压滤进泥管分别与混合破碎器和进泥总管连通，生石灰加药管与混合破碎器连通。本装置的使用方法：第一级压滤、混合破碎、第二级压滤。本发明将污泥含水率降至60％以下，泥饼平面方向的含水率差值可降至0.2％以下，泥饼纵向的含水率差值可降至1％以下。
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公开(公告)号：CN119559499B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411593334.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多模型集成和渐进式预测的遥感图像目标检测识别方法，属于目标探测与识别技术领域。方法如下：将数据集分成训练集和验证集，将训练集训练得到输入数据；将输入数据输入网络中获得不同层级的特征图，将不同层级的特征图输入到网络上，得到模型A；将输入数据输入网络中得到高层次的特征图，将高层次的特征图输入到网络上，得到模型B；使用模型A和模型B构建多模型集成预测框架，输出目标检测识别结果。本发明在网络训练过程中充分结合了多样性训练增广策略以获取更为多样性的训练样本，提升模型泛化能力；相较于单一模型预测可提升mAP 10％以上，能够充分挖掘现有检测方法对于遥感目标检测识别的潜力。
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公开(公告)号：CN117237802B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311173885.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，所述方法为：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别。信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出。基于交并比的多分支融合识别结果关联。利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合信号级融合识别结果，计算多分支目标预测框交并比并进行关联。基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合。对于关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目、目标置信度和类别，筛选目标并确定最终目标类型。本方法可以实现针对复杂场景、环境下的目标高概率、低虚警率的检测识别。
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公开(公告)号：CN113204909B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110624730.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，包括：S1，建立地基观测条件下的卫星光度信号观测模型；S2，建立卫星的“几何‑姿态‑光度”数据库：S3，辨识卫星的几何模型和尺度；S4，建立被观测卫星的姿态运动学方程；S5，设置无损卡尔曼滤波器的初始参数；S6，将姿态运动学方程和卫星光度信号观测模型分别作为无损卡尔曼滤波算法的时间更新模型和观测更新模型，采用无损卡尔曼滤波算法对下一观测时刻卫星姿态参数进行更新估计；S7，将步骤S6估计的卫星姿态参数作为新的观测时刻卫星状态参数重复步骤S6，当卫星姿态参数估计值误差小于设定阈值或卫星超出观测范围时停止迭代，从而获得高精度的卫星姿态参数估计值。
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