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公开(公告)号：CN118168659A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410197432.X
申请日：2024-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于CCEMD‑WF识别发射率的辐射测温方法及系统，涉及多光谱辐射测温领域。解决了现有技术中材料发射率复杂且不规律的情况下，导致提前假设发射率模型的方法失效的问题。所述辐射测温方法包括：利用辐射温度计内置的多波长通道测量获得复杂材料表面的光谱辐射数据；计算多波长通道的亮度温度，并计算真实温度和亮度温度之间的差值；用最大亮度温度代替测量的真实温度，得到最大亮温度替代后的发射率特性，并对其进行CCEMD分解，即获得固有模态函数和相关残余函数。采用CCEMD‑WF修正发射率模型，获得修正后发射率模型函数；构建含有修正后发射率模型的辐射测温方程，并对待测样品进行温度求解。该方法适用于复杂材料表面真实温度和发射率求解领域中。
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公开(公告)号：CN116543203A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310451982.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文注意特征的高光谱图像分类方法及系统，其中，该方法包括：获取原始高光谱数据构建数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；构建双重注意力机制的特征融合网络模型；利用训练集对该模型进行训练；利用验证集在训练过程中对双重注意力机制的特征融合网络模型进行交叉验证，得到验证结果；筛选验证结果中最佳分类效果的双重注意力机制的特征融合网络模型作为目标分类模型，并通过目标分类模型对预设高光谱图像进行分类。该方法能提高少量训练样本下的分类精度，对初始标注样本的需求量不大，可节省人工标注类别信息所带来的时间成本，且鲁棒性也可得到保证，通过少量样本即可获得稳定的训练出效果可观的分类模型。
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公开(公告)号：CN115830390A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211632994.X
申请日：2022-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种高光谱图像分类方法及装置，属于图像处理分类技术领域，将适用于小样本情况的图神经网络技术和适用于样本充足情况的卷积神经网络技术相结合，提出一种基于图神经网络辅助的中心加权卷积网络模型，对该模型进行训练与交叉验证，可以在其对卷积神经网络提取的局部空谱信息和图神经网络提取的远程上下文信息进行有效融合的基础上，实现有限样本下高光谱图像的精细分类。相比于其他现有技术能够明显提高少量训练样本下的分类精度，对初始标注样本的需求量不大，可以大大节省人工标注类别信息所带来的时间成本，且鲁棒性也能够得到保证，通过少量样本即可获得稳定的训练出效果可观的分类模型。适用于小样本情况的高光谱图像分类。
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公开(公告)号：CN114295214A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111560825.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01J5/00 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于有效发射率的复杂环境下涡轮叶片辐射测温方法和装置，属于涡轮叶片辐射测温技术领域，解决现有技术计算量过大、误判率较高和不能满足涡轮叶片测温要求的实时性和高效性的问题。本发明的方法包括：获取多个波长下的待测涡轮叶片的辐射数据；构建涡轮叶片反射辐射分析模型，获得周围复杂环境投射到叶片待测点的辐射量；设定发射率模型结合高温计实际接收辐射数据和复杂环境投射到待测点的辐射量构造优化目标方程；利用双种群社会群体优化算法求解优化目标方程获得涡轮叶片在各波长下的发射率数值；求解待测涡轮叶片表面的有效发射率，并计算涡轮叶片表面真实温度。本发明适用于涡轮叶片辐射测温。
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公开(公告)号：CN106023218B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610363080.6
申请日：2016-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法。(1)在光谱域中，采用背景共同稀疏表示检测器进行异常目标检测；(2)采用线性局部切空间排列即LLTSA的降维方法获得原高光谱图像低维流行数据；(3)对低维流行数据采用空间背景共同稀疏表示检测器进行异常检测；(4)采用如下的空谱联合背景共同稀疏表示检测器获得最终的异常检测结果d＝αdspec+(1‑α)dspat,0≤α≤1。本发明不需要对高光谱数据进行模型假设，充分考虑了高光谱数据特有的非线性特性，且同时考虑了空间特性和光谱特性，使检测结果更加可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103974367B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410216280.X
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了无线传感器网络中基于HEED算法的错误容忍和多路径优化方法。首先进行节点部署，节点先计算初始化参数，与邻居节点进入竞选簇头的第二阶段，确定节点自身是否应该当选簇头，之后等待一段时间twait，当收到所有的邻居节点的第二阶段完事广播消息。节点进入第三阶段，确定自己的身份。然后建立簇内路由和簇间路由。使用GG图论模型对网络中与基站通信的路由进行路径优化。本发明可以降低网络进行通信的能耗，提高网络工作的可靠性，延长网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN103530875B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310466843.6
申请日：2013-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种端元提取数据预处理方法，该方法通过建立基于模糊特征空间核空间引力模型，为高光谱数据像素点定义像元变异指数，实现了高光谱图像变异像素点的检测和移除。首先对高光谱数据集合进行模糊特征空间变换，得到模糊特征。利用像素的模糊特征，运用高斯径向基核函数优化的空间引力模型，计算3×3的空间邻域窗口内，邻域像素对中心像素的累加引力值，该引力值与像素变异指数成反比，对高变异指数像素进行移除。
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公开(公告)号：CN103050008B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201310012813.8
申请日：2013-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种夜间复杂交通视频中车辆检测方法。首先用方位模糊技术进行车灯提取，利用光在大气中传播有散射的性质，引入Bouguer’s散射指数模型，在此基础上，通过膨胀移位、阈值提取、坐标变换和逻辑运算，得到车灯，再利用形态学运算将车灯配对并加以追踪。对于遮挡问题，运用前后帧间车辆数目的改变，进行比较判断，对其分别处理。最后利用模糊相似度方法和最大后验概率方法对车速进行估计，本发明能实现较高准确率的车辆追踪，并且整个追踪系统具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN102609955A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210005275.5
申请日：2012-01-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种蜂窝划分的多帧及原图反馈修正的细胞追踪方法。首先将细胞序列图像进行分割，然后用区域重叠法追踪惰性细胞，再把每帧图像进行蜂窝划分，建立蜂窝信息存储中心；再应用引入Delaunay三角网的拓扑约束算法结合蜂窝区域对细胞进行匹配，并将细胞匹配结果存入暂存轨迹中，之后对暂存轨迹中的细胞进行类型判别，再对已分类的细胞利用多帧及原图反馈法进行修正；最后更新蜂窝信息存储中心及细胞内部的存贮信息，输出结果。本发明提出多帧反馈及原图反馈法对匹配结果和分割错误进行修正，从而进一步提高细胞追踪系统的准确率同时能实现较高效率的细胞追踪方法。
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公开(公告)号：CN119089627A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410511436.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F17/11 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 高温反射背景下基于MEA‑LSSVM的多光谱辐射测温方法和设备，属于辐射测温技术领域，解决涡轮叶片受复杂环境的反射辐射影响而导致涡轮叶片辐射测温测量的准确性差问题。本发明的方法包括：首先生成在特定波长范围内，不同温度下的光谱样本。由于样本较多，为了更好地提取多光谱辐射测温数据的特征信息，该方法采用平均影响值MIV算法，求出光谱样本特征重要度，再将特征放入思维进化算法优化的最小二乘支持向量机MEA‑LSSVM进行训练，识别目标光谱发射率，最后采用优化的黑翅鸢算法OBKA反演目标温度。本发明适用于高温环境背景下的未知物体温度反演。
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