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公开(公告)号：CN116898172B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310874394.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种复杂作业场景探测头盔装置及应用方法，属于复杂场景环境探测技术领域。为解决现有头盔在复杂作业场景下难以进行全天时、全天候和全场景的立体观测，且难以进行立体感知、传输、分析和预警的问题。头盔主体上设有左右对称的毫米波雷达、红外成像传感器、光学摄像头、光源、可折叠显示屏、定位模块、语音通话模块和控制处理器，手持终端外置组件包括物联网模块、手持控制板和电源模块，通过光学摄像头、红外成像传感器或毫米波雷达获取信息。可应对井下作业、救援等场景中粉尘弥漫、泥浆飞溅、烟雾遮挡或落石塌方，使得作业或救援人员有效感知前视区域风险、躲避顶部物体塌落，实现全场景的对复杂作业场景进行立体观测、传输和分析。
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公开(公告)号：CN117237781B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311522863.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其解决了现有的时空预测方法的预测精度不够的技术问题；包括使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化。本申请广泛应用于海洋要素时空预测技术领域。
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公开(公告)号：CN115342901B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211276210.4
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请属于水声测量及半导体器件技术领域，提供一种压电器件及其制备方法，所述压电器件包括第一压电模块、第二压电模块及导电平板；所述第一压电模块包括带有第一基底的第一阵列，所述第一阵列包括多个具有第一高度的第一压电柱；所述第二压电模块包括带有第二基底的第二阵列，所述第二阵列包括多个具有第二高度的第二压电柱；所述第一基底与所述第二基底的电极性相同，所述第一阵列的端面与所述第二阵列的端面对向地固定连接至导电平板的两侧。本申请提供的压电器件，采用对向堆叠的压电柱阵列，能够在保持压电器件截面尺寸不变的情况下全面地提升压电器件的灵敏度，有利于对极微弱的水声信号的识别。
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公开(公告)号：CN115474128A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211277552.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请提供一种高灵敏度水声换能器，包括压电器件、第一电极引线、第二电极引线及外壳，压电器件防水透声地固定于外壳内部，包括第一压电模块、第二压电模块及导电平板；第一压电模块包括带有第一基底的第一阵列；第二压电模块包括带有第二基底的第二阵列；第一基底与第二基底的电极性相同，第一阵列的端面与第二阵列的端面对向地固定连接至导电平板的两侧；第一电极引线的一端连接导电平板，第二电极引线的一端连接第一基底与第二基底；第一电极引线的另一端以及第二电极引线的另一端防水地引至外壳的外部。本申请提供的高灵敏度水声换能器，采用对向堆叠的压电器件，能够全面地提升压电器件的灵敏度，有利于对极微弱的水声信号的识别。
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公开(公告)号：CN113777143A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111087018.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种多通道集成式阵列光电化学传感电极及其制备方法和应用，所述多通道集成式阵列光电化学传感电极的基底为石英玻璃，基底上设置有阵列式相互间隔排列设置的工作电极、工作电极导电层、绝缘层、对电极和参比电极，结构简单，检测快速，制作低成本，高灵敏度，具有普适性，其作为基础电极能够在进一步常规纳米/生物材料修饰后应用于蛋白、核酸、化学小分子等生物、环境污染物的检测，故而具有广阔的市场应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113556177A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011024918.1
申请日：2020-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B10/50 , H04B10/524 , H04B10/80 , H04B13/02 , H04B11/00
Abstract: 本发明涉及光通信领域和水声学领域，具体涉及一种跨介质的空中至水下激光致声通信方法及装置，通过数字信息编码控制激光器发射激光脉冲的时间间隔及能量大小，从而激发不同频率及不同特性的激光信号，脉冲激光信号经过空气传输使得激光能量在到达水面之后以光击穿的方式与水介质实现相互作用，进而把激光脉冲转化成为声波信号在水下向各个方向进行传播，通过水下任意位置的水听器进行声波信号的接收，从而实现从空中到水下的信号传输，进而进行信息的传输从而实现水声通信。
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公开(公告)号：CN115480237B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211126498.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及安防用毫米波雷达信号处理技术领域，具体的说涉及一种毫米波雷达频域波束多参数快速联合超分辨估计方法，包括：获取安防毫米波雷达混频差拍信号；通过快速傅里叶变换将空时多参数域联合数据变换到频域；选取频域数据实现数据降维；构建协方差矩阵，进行特征值分解；根据信源数得到信号子空间或噪声子空间，得到目标参数信息，本发明利用频域波束空间降维实现了安防毫米波雷达的多维参数快速联合估计，解决了传统多维联合超分辨算法高计算复杂度的问题，为安防毫米波雷达的多维参数联合超分辨的工程化实现提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117232541B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310661492.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 改善搜索自由度的A‑star算法机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了解决现有的机器人路径规划没有考虑移动机器人完成任务所需的时间和电源电量，也没有综合考虑路径长度和速度等因素，采用传统的A‑star算法由于搜索策略带有许多路径拐点和大转弯角度的缺点导致产生的可行路径不是理论上的最佳路径等问题。技术要点：在传统的A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数，并通过连接起点和终点得到一条直线段来寻找交接点。在与障碍物相交时，会得到一个交点，然后将该点设为圆心以R为半径绘制一个圆，求出障碍物边界点。接下来，将第一个交界点作为局部起点，最后一个障碍物边界点作为局部终点，带入改进的A‑star算法中得到局部路径，由直线连接的为其他局部路径。最后，将这些局部路径组合成全局路径。
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公开(公告)号：CN118537534A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410600476.2
申请日：2024-05-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01S15/89 , G01V8/10 , G01S15/86
Abstract: 本申请属于水下灾害目标检测技术领域，具体为一种基于目标数据集与二次迁移学习的目标检测模型构建方法：创建声学‑光学水下灾害目标检测数据集；采用数据增强方法对声学‑光学水下灾害目标检测数据集进行扩展，同时，使用预训练模型权重在扩展过的声学‑光学水下灾害目标检测数据集随机提取部分形成的数据集上训练YOLOv5模型，将过程中最优权重作为第一阶段权重；采用第一阶段权重在扩展后的声学‑光学水下灾害目标检测数据集上对YOLOv5模型进行二阶段训练，获得水下灾害目标检测模型。本申请使用二次迁移学习和光学‑声学数据集结合构建的模型来检测水下灾害目标，提高了检测效率和准确性，降低现有模型检测水下灾害目标的难度。
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公开(公告)号：CN118536407A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410992760.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G01P5/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统，涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤：一种基于符号动态分析的海面风速预测算法，包括以下步骤：通过符号动态分析得到滑动窗口尺寸；通过基于滑动窗口尺寸的Hample滤波器对海面风速历史数据进行预处理；通过一维卷积的残差学习结构、通道注意力算法及柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络提取风速特征向量；将风速特征向量通过sLSTM网络得到风速预测值。本发明提供了高效的时间窗口尺寸选择方法，避免了传统方法中的试错过程，提高了算法的效率和适应性，当更换研究对象时，也无需根据不同领域的经验确定时间窗口的尺寸。
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