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公开(公告)号：CN101655970A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910072427.1
申请日：2009-07-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于递归嵌入的矢量地图无损数据隐藏方法。(1)对待加入水印的矢量地图进行多边曲线的提取；(2)对提取的每条多边曲线分别进行顶点坐标提取；(3)对每条多边曲线的顶点坐标序列分组；(4)对步骤(3)中每条多边曲线中的分组u j 进行分类；(5)对每条多边曲线的每个可嵌水印分组进行递归式水印嵌入；(6)对每条多边曲线的每个分组重复步骤(5)，将水印信息完全嵌入其中；(7)利用水印提取及无损恢复单元对含有水印信息的矢量地图进行递归式水印提取；(8)在提取水印的基础上对信息可嵌分组的原数据进行恢复。本发明在提取水印后能无损恢复原矢量地图数据，特别适用于机密矢量地图不容篡改的场合。
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公开(公告)号：CN101459690A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200810209786.2
申请日：2008-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种无线公共对象请求代理结构应用中的容错方法。在访问桥对象请求代理层的协助下实现创建移动终端对象副本；利用访问桥对象请求代理层的访问桥日志记录机制31记录存储移动终端对象状态检查点和移动终端对象消息事件；在访问桥对象请求代理层的协助下实现移动终端对象故障的检测；在访问桥对象请求代理层的协助下实现移动终端故障对象的删除；在访问桥对象请求代理层的协助下实现移动终端故障对象的恢复。本发明充分利用了现有CORBA 3.0.3规范中的CORBA容错基础设施和机制，扩展了无线CORBA中访问桥的ORB层，能与现有的CORBA 3.0.3规范和无线CORBA 1.2规范无缝接合，以满足无线公共对象请求代理结构应用在可靠和实时性方面的要求。
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公开(公告)号：CN101458810A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200810209637.6
申请日：2008-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于对象属性特征的矢量地图水印方法。通过用户输入生成待嵌入的水印编码，并根据水印容量定义由矢量对象组成的水印嵌入目标集合的规模；对于待嵌入水印的矢量地图，利用改进的网格密度空间聚类分析方法生成水印嵌入目标集合；在矢量地图的属性文件中查找嵌入目标集合内矢量对象对应的属性特征信息；根据步骤(1)中生成的水印信息，随机选取步骤(2)生成的水印嵌入目标集合内的矢量元素，向元素的属性坐标信息中嵌入水印编码；对由所有被嵌入水印标识的矢量对象序列所组成的向量进行置乱，并将迭代次数存储为密钥；读取矢量地图属性文件，利用水印检测程序提取水印信息，根据水印相似度判断地图载体的水印存在状况。
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公开(公告)号：CN116091929A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310043710.1
申请日：2023-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 结合Unet和Transformer的遥感图像语义分割方法。属于遥感图像语义分割技术领域。本发明为解决目前遥感图像语义分割方法存在不同地物边界分类精度低、多尺度目标识别效果差的问题。本发明保留Unet的U型编码器‑解码器结构，在编码器中结合了Transformer结构用于全局特征提取，在解码器的基础上增加了一个辅助上采样结构用于上下文特征融合。输入的遥感图像首先经过深度卷积结构主要提取局部特征，然后送入Transformer结构提取全局特征，最后解码器利用编码器编码的特征作为输入，通过两个上采样结构和跳跃连接结构进行充分的信息融合后，解码出最后的预测结果。Unet和Transformer的结合充分地利用了两者的优势，可以有效提高遥感图像的语义分割精度。
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公开(公告)号：CN112435267B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202011285209.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于高分辨率卫星影像三维重建技术领域，具体涉及一种高分辨率城市卫星立体图像的视差图计算方法。本发明解决了现有卫星影像稠密立体匹配方法在遮挡区域出现匹配漏洞以及在视差不连续区域出现误匹配的问题。本发明在Census代价和Patch代价加权和的基础上引入对于纹理特征敏感的PHOW特征计算卫星图像的匹配代价，提高了光照变化区域、弱纹理区域和建筑物犄角等区域的匹配代价的描述能力。本发明将匹配代价优化问题转化为区域标记问题，通过区域边界和区域模型来约束区域内匹配代价的优化，能够定位深度不连续的视差断层区域，填补视差图中的空洞，区域边界和模型是动态更新的，有效地提高了区域边界和区域模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222871B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110602563.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/12 , G06T7/30 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于多视卫星影像三维重建技术领域，具体涉及一种多视卫星影像数字表面模型融合方法。本发采用先分割后聚类的思想，先通过分割对高程落差严重的地物边缘进行定位，然后通过表面模型聚类为每个区域内DSM融合提供模型约束。本发明同时利用颜色信息和高程信息实现相同区域的聚集，克服因高曝光导致的边缘弱化问题，实现对地物边缘的准确定位；通过超像素分割方法定位DSM的地物边缘，为多视DSM融合提供准确的边缘依据，使得区域内的多视DSM融合能够沿着区域边缘进行。本发明获得的融合后的DSM能够解决因大气辐射变化和强曝光导致的地物边缘区域高程模糊、高程落差划分不规则的问题。
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公开(公告)号：CN110264474B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910527212.8
申请日：2019-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种SAR遥感图像的水陆分割方法，它属于SAR遥感图像的水陆分割技术领域。本发明解决了现有水陆分割方法的分割准确率低以及分割效率低的问题。本发明利用矩形窗口在整个SAR遥感图像上依次滑动，计算矩形窗口内的区域一致性来对水体候选区域进行粗提取，再利用水体候选区域的面积和矩形窗口重叠度对水体候选区域做进一步的筛选，去除误检区域，最终得到SAR遥感图像的水陆分割结果，与现有方法相比，本发明方法在提高分割效率的基础上，可以有效提高SAR遥感图像分割结果的准确率。本发明可以应用于SAR遥感图像的水陆分割技术领域。
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公开(公告)号：CN112435267A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011285209.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于高分辨率卫星影像三维重建技术领域，具体涉及一种高分辨率城市卫星立体图像的视差图计算方法。本发明解决了现有卫星影像稠密立体匹配方法在遮挡区域出现匹配漏洞以及在视差不连续区域出现误匹配的问题。本发明在Census代价和Patch代价加权和的基础上引入对于纹理特征敏感的PHOW特征计算卫星图像的匹配代价，提高了光照变化区域、弱纹理区域和建筑物犄角等区域的匹配代价的描述能力。本发明将匹配代价优化问题转化为区域标记问题，通过区域边界和区域模型来约束区域内匹配代价的优化，能够定位深度不连续的视差断层区域，填补视差图中的空洞，区域边界和模型是动态更新的，有效地提高了区域边界和区域模型的准确性。
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公开(公告)号：CN103310446B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310227453.3
申请日：2013-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉、航空摄影测量及工业自动化领域，具体涉及一种基于迭代指导滤波的立体匹配方法。本发明包括：计算原始匹配成本；根据指导图像的灰度变化为每一待匹配点确定支撑窗口大小；根据支撑窗口大小利用指导滤波累积原始匹配成本；计算视差；根据计算视差图修正原始匹配成本；重复执行步骤（3）直到达到给定的最大迭代次数为止。本发明利用积分图像技术计算自适应窗口及指导滤波，有效提高了立体匹配方法的匹配效率；该方法利用计算视差修正原始匹配成本并用指导滤波进行累积，增强了匹配成本对噪声及辐射差异的鲁棒性，进而提高了视差匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN104202147A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410459210.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及密码学、混沌理论、信息安全、地理信息系统和数字图像处理领域，是一种对数字矢量地图进行加密的方法。本发明包括：根据不同数据的特征确定需要加密的数据部分；启动混沌系统A、混沌系统B和选择函数；当混沌系统A、混沌系统B分别达到混沌状态以后，进行同步；使用选择函数对混沌系统A、混沌系统B生成的混沌序列数进行选择。本发明特征数据加密算法加密时不改变地理信息文件数据结构，保证了数据特征加密之后文件可被相关软件打开但数据无实际意义。而传统的加密算法加密之后地理信息文件不能被相关软件打开查看。
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