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公开(公告)号：CN101738179B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200910154122.5
申请日：2009-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于感应耦合的锚泊自升降剖面监测浮标。现有监测浮标通讯存在各种不足。本发明浮标体的顶部设置有天线，底部通过下支架和系留缆与配重块连接。浮标体仪器仓设置在浮标体内，浮标体仪器仓内设置有通讯收发模块、浮标数据转发模块和耦合信号接收模块，通讯收发模块与浮标数据转发模块信号连接，耦合信号接收模块与浮标数据转发模块信号连接。系留缆上套接有耦合信号接收线圈和耦合信号发送线圈，耦合信号发送线圈与耦合信号发送模块信号连接，耦合信号发送模块与水下数据采集与存储模块信号连接，水下数据采集与存储模块与剖面仪传感器信号连接。本发明可以在较大的空间角度范围内实现近距离非接触式无线传输，并且成本低、功耗小。
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公开(公告)号：CN118721186A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410791322.6
申请日：2024-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于狭小空间探测的水下或冰下探测机器人控制系统及控制方法，其中一种应用于狭小空间探测的水下或冰下探测机器人控制系统，包括承重脐带缆，所述承重脐带缆的一端与ROV连接，其一端缠绕于绞车卷筒上，所述承重脐带缆与ROV连接的一端上固定有磁环，所述磁环与ROV形成联动结构，产生模拟量的反馈给控制单元；所述磁环与ROV之间设置有对磁环进行复位的回弹结构；所述绞车的一侧固定有用于监测承重脐带缆所受张力的张力传感器，所述张力传感器与控制单元连接。本发明能实时检测脐带缆状态，并自适应调整脐带缆长度，保证脐带缆不会因为与绕过的障碍物接触导致紧绷，能让ROV在狭小区域观测完之后可以从复杂地形中自主回归。
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公开(公告)号：CN108363291B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201810181596.8
申请日：2018-03-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B9/03
Abstract: 本发明公开了一种主从双备份式冰下湖可回收型探测器测控系统和方法，系统包括上位机、冰上载波机、冰下载波机、RS232集线器、主控制板和从控制板，其中主控制板和从控制板在正常工作时是主从关系，从控制板仅协助采集数据，主控制板担任“主控”的角色，负责控制绞车和加热控制系统等，并将自身采集的数据和从控制板采集的数据一起发给上位机；当主控板出现故障时，自动切换到从控制板担任“主控”的角色，负责控制绞车和加热控制系统等，并将采集的数据发送给上位机。本发明采用主从双备份式对温度、压力、姿态等探测器状态信息检测，以及梯度加热控制和绞车控制，从而提高冰下湖探测器的长期工作可靠性。
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公开(公告)号：CN114265304B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111370171.X
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 水下自适应跟踪摄像系统，包括第一有机玻璃防水舱体，所述第一有机玻璃防水舱体的前端安装有导流罩，所述导流罩内安装有前视摄像头，所述第一有机玻璃防水舱体内安装有分别朝向上下左右四个方向的四个摄像头，所述第一有机玻璃防水舱体内安装有多个视觉处理电路、运动控制电路，所述第一有机玻璃防水舱体的后端安装有第一偏航推进器、第一俯仰推进器和尾部推进器；所述视觉处理电路分别与相应的摄像头电性连接并通过接收到的视频通过机器视觉算法找到目标物体，并将物体在成像平面的位置信息发送给运动控制电路；所述第一偏航推进器、第一俯仰推进器和尾部推进器均与控制其动作的运动控制电路电性连接。
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公开(公告)号：CN114256991B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202111620370.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02J50/10 , H02J50/80 , H02J50/90 , B60L53/122 , B60L53/126 , B60L53/34 , B60L53/302
Abstract: 一种水下一对多无插针磁耦合连接器，包括电能发送舱、电能接收舱，所述电能发送舱内安装有发射端；所述电能接收舱内安装有接收端；所述电能发送舱的另一端安装有电能接收舱固定器，所述电能接收舱固定器上设有3个用于与电能接收舱对接的对接舱，所述电能发送舱的端部在每个对接舱的底部均设置有用于无线电能发送的发送端磁芯模块，所述电能发送舱的端部在发送端磁芯模块的周围安装有用于实现与电能接收舱对接固定的一号磁铁；所述电能接收舱的另一端安装有用于无线电能接收的接收端磁芯模块，所述电能接收舱的端部在接收端磁芯模块的周围安装有与一号磁铁配合磁吸对接固定的二号磁铁；所述发送端与接收端之间组成一对三通信组网系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116977843A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310982013.2
申请日：2023-08-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的深海结核识别方法，属于深海资源勘探领域。该方法包括：S1，使用高光谱相机扫描深海结核，获取高光谱图像；S2，通过对光谱信息编码，将高光谱图像映射到新的特征空间，实现光谱信息降维；S3，使用3D卷积提取高光谱图像包含的空间特征；S4，使用自注意力机制提取光谱特征；S5，使用交叉注意力机制和全连接网络融合空间特征和光谱特征，得到最终的分类结果。本发明使得高光谱技术能够更好的应用于深海资源勘探。
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公开(公告)号：CN116699985A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310614718.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种适用于极地高纬度的AUV多传感器组合回坞导引方法，包括：由USBL引导AUV进行远距离回航；当AUV达到近距离范围时，基于训练好的自适应学习率BP神经网络，由磁力仪获得的磁场大小B与磁场线夹角γ作为输入得到方位角β与距离d；判断视觉是否可以识别光标，若视觉无法识别光标时，自适应学习率BP神经网络通过磁力仪获得的磁场大小B与磁场线夹角γ可以得到方位角β与距离d，回坞导航控制器将通过这一路数据进行导航；若视觉可以识别光标时，机器视觉与USBL的位置参数以及拟合得到的位置参数，通过自适应卡尔曼滤波多信息融合生成最终的方位角β与距离d，并作用于回坞导航控制器；判断AUV是否回坞，若AUV已经回坞，则结束进程，若AUV没有回坞，则重复上述步骤。
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公开(公告)号：CN114663678A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210410646.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于ECO‑GAN的图像增强系统及方法，包括生成器网络和判别器网络，生成器网络包括生成器特征提取子模块和图像修复子模块，在训练阶段对输入图像提取特征、修复，输出足以迷惑判别器的生成样本；判别器网络包括判别器特征提取子模块和分类器，在训练阶段对生成样本的真伪做判别。本发明利用深度学习算法对图像进行增强，算法高效、实时性强，通过重用特征提取网络，实现多种图像增强任务；应用范围广，基于深度学习的图像增强算法，依赖于成对数据训练，而不依赖于复杂多样的各种物理知识；并且功能多样，使用灵活。
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公开(公告)号：CN114296128A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111666300.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 可装载AUV适用于南极和外星球冰下水域探测的穿冰探测器，包括穿冰探测器和AUV，穿冰探测器包括沿轴向依次固定相连的冰锚、尾舱、AUV收纳舱，AUV收纳舱的端部偏心转动连接有热融钻头；AUV收纳舱内安装有AUV收放绞车系统，AUV收放绞车系统的电缆端部连接有提升和对接系统，提升和对接系统包括限位圆盘，限位圆盘的上端面固定有电缆连接器，限位圆盘的下端面安装有传感器组，限位圆盘的下端面还安装有连接杆，连接杆的端部设有用于与AUV对接的对接头，对接头上设有将AUV锁定在连接杆上的AUV锁定机构；AUV沿着AUV收纳舱轴向装载在AUV收纳舱内，AUV的头部设置有用于与对接头对接的对接口，对接口的内部顶部安装有用于引导AUV靠近穿冰探测器的第一USBL。
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公开(公告)号：CN114092793A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111342981.4
申请日：2021-11-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种适用于复杂水下环境的端到端生物目标检测方法。包括以下步骤：S1，使用的水下数据集由水下机器人抓取，划分为训练集和测试集，先将水下图像通过上采样或下采样统一尺寸，然后进行归一化；S2，从已有水下数据集中挑选出成像质量较差的水下图像，通过直方图均衡的方法增强图像，形成增强网络的数据集；S3，将较差的水下图像作为增强网络的输入，增强后的图像作为真实值，训练水下图像增强网络；S4，使用全卷积网络提取经过网络增强后的水下训练集图像的特征，然后使用一阶段检测网络对水下图像的特征图进行目标识别和分类，得到已训练完的模型；S5，将处理后的水下测试集送入已经训练完的模型中测试。
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