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公开(公告)号：CN102163338B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201110088314.8
申请日：2011-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 一种压缩感知系统中的高效重建方法。它涉及一种数据处理方法，它解决了现有重建方法中不能够精度速度同时提高的问题。首先整理测量值Y0为易于重建算法实现的形式，若一维重建，则不整理，若二维重建，则进行矢量化，得到Y；然后，令k＝1，uk＝0，vk＝0，得到uk+1＝δ·shrink(vk+1，μ)；vk+1＝vk+ΘT(Y-Θuk)；迭代步骤中出现的无贡献迭代，计算求取无贡献迭代的次数s，则假设，vk变化s次恰好使得uk+1有所改变，那么在这些迭代步骤中有如下迭代公式：uk+s＝uk+1，进行判定即||uk+1-uk||≤ε，再判断是否成立，来确定迭代是否收敛，迭代直至收敛；最后，若一维信号，则直接利用信号稀疏表达重建原始信号，若二维信号，则对稀疏系数u进行逆矢量化，并利用图像的稀疏表达重建原始图像。本发明应用于压缩感知系统中一维或二维信号重建。
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公开(公告)号：CN102063729A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010615683.3
申请日：2010-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 基于二维稀疏性的压缩感知图像重建方法。它涉及一种压缩感知系统中的图像重建方法。它解决了现有压缩感知图像重建方法中所存在的只利用一维稀疏性的不足。步骤如下：一、对二维图像的测量值Y2执行矢量化操作vec；二、利用Kronecker积将公式五变换为如下形式：Y＝ΦΨu＝Θu公式十一；三、利用传统的压缩感知重建方法求解公式十一获得系数向量u；四、再对系数向量u执行逆矢量化操作ivec，获得二维图像X2的稀疏域表示系数S2：S2＝ivec(u)再利用X2＝Ψ2S2Ψ3重建出原始二维图像X2。本发明方法的重建图像峰值信噪比均高于传统方式的重建图像峰值信噪比，也即本发明的方法的重建质量均高于传统方式的重建图像质量。
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公开(公告)号：CN100514085C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710144449.5
申请日：2007-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 高光谱图像的空间-光谱信息协同提高分辨率的方法，它涉及利用高光谱图像信息提高空间分辨率的方法。它解决了现有高光谱图像处理中存在的不能充分利用空间信息和光谱信息以改善图像分辨率的问题。本发明步骤为：一、输入高光谱图像数据；A、空间信息提取；A一、特征波段选择；A二、空间局部分析及判断；B、光谱信息提取；B一、光谱端元提取；B二、混合像元分解；C、空-谱协同超分辨；D、得到分辨率提高的高光谱图像。本发明突破图像获取时的空间分辨率极限；利用支持向量机解混和局域空间相关性进行空间-光谱信息协同技术提高高光谱图像的空间分辨率，可极大提高目标的探测和定位能力，突破图像获取手段的限制，弥补硬件的不足。
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公开(公告)号：CN101144860A
公开(公告)日：2008-03-19
申请号：CN200710144447.6
申请日：2007-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于选择性核主成分分析的高光谱图像异常点的检测方法，它涉及的是高光谱图像分析检测的技术领域。它是为了解决现有高光谱图像检测技术存在不能高效的对异常点的进行特征提取，而产生较多虚警，及在有严重的背景干扰下无法对异常点有效检测的问题。它的步骤为：对数据进行归一化，并执行核主成分分析；在主分量内构造滑动窗；计算滑动窗内像素的三阶矩和四阶矩并与设定值比较；遍历主分量后，记值；所有主分量得到处理；选最大主分量；用RX算子对所选主分量进行异常点检测，输出检测结果。本发明能高效的对高光谱图像中异常点目标的特征进行提取和选择，而降低虚警率，并实现在有严重的背景干扰情况下正常对异常点进行检测。
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公开(公告)号：CN117662523B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311747800.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种呼吸机微涡轮用角度可调式静叶扩压器，属于呼吸机技术领域。本发明解决了现有技术中微涡轮的静叶角度和位置均是固定的，无法根据工况的变化进行调整，导致呼吸机的工作效率较低、工作范围较窄的问题。若干静叶叶片沿叶轮周向均布且均滑动插装在叶盘上，通过周向布置的多个曲柄调节机构对若干静叶叶片进行角度调节。根据静叶叶片分布位置调节静叶叶片角度，进而改变静叶出口面积及通道外型，使得静叶叶片出口处空气流速与压强保持均匀分布，减少气流堵塞，有效保证在多种工况下呼吸机依然能够保持较高的工作效率，适应更宽的工作范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119787B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111446114.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T9/00 , G06T7/262 , G06V10/762
Abstract: 基于正交匹配追踪的超光谱图像预测压缩方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中已有超光谱数据压缩方法没有综合考虑超光谱图像在光谱维度上的局部相关性和整体数据分布以及选取多个预测数据时的互相影响进而导致预测准确性低的问题，本申请通过OMP算法自动地在已知数据中根据每一次输入的待预测数据选择指定书目的最优预测参考通道，如果具有先前已知的数据(如过往已经传输过的超光谱图像)，可以利用这些数据初始化已知数据集合，OMP算法会自动进行选择，也就是说增加更多的已知数据不仅不会带来更大的预测系数体积，并且提高了本申请的预测准确性。
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公开(公告)号：CN109034140B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811072320.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度学习结构的工业控制网络信号异常检测方法，涉及工业控制网络数据中异常值检测的技术领域。本发明是为了解决现有的方法中对判别正常数据和异常值需要人为界定，对于少量异常值难以检测的问题。从工业控制网络数据中选取部分数据作为训练样本，对该训练样本进行数据归一标准化操作，得到归一化后的已标定数据，采用数据增强算法为归一化后的已标定数据增加一些假样本数值形成被检测数据；将正常数据和被检测数据各输入到一个自编码器压缩网络中进行训练，分别得到训练后的数据；将该数据输入到对比网络中经过深度神经网络的计算，得到正常数据和被检测数据之间的距离，采用分类器根据距离判定被检测数据中的异常值。它用于信号异常检测。
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公开(公告)号：CN107609507B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201710806798.2
申请日：2017-09-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于特征张量和支持张量机的遥感图像目标识别方法，本发明涉及一种遥感图像目标识别方法。本发明的目的是为了解决现有向量结构特征无法保持遥感图像中目标本身具有的空间结构信息，由此训练得到的系统模型，很难直接满足精度需求问题。过程为：一、在遥感图像上选取训练图像集合，根据训练图像上待识别目标的尺寸，在训练图像上选取待识别目标与背景样本的切片；二、提取切片的SIFT或SURF特征，并构建特征张量；三、求出分类决策超平面；四、利用支持张量机，对待识别遥感图像进行目标识别，得到含有标记为目标的切片；五、提取含有标记为目标的切片，进行切片合并，获得最终识别结果。本发明用于遥感图像目标识别领域。
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公开(公告)号：CN110443201A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910722047.1
申请日：2019-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多源影像联合形状分析与多属性融合的目标识别方法，本发明涉及多源影像目标识别方法。本发明的目的是为了解决现有舰船目标识别准确率低的问题。过程为：一、获取大量疑似舰船停靠码头的切片，并根据直线角度，旋转码头切片至水平；二、获取疑似舰船坐标，提取对应坐标的疑似舰船切片；三、将疑似舰船分类为舰船目标和非舰船目标；四、对分类为舰船的目标，提取光学切片，分别进行飞行甲板类型、船头尖角位置、船头轮廓类型、垂直发射装置位置检测，提取SAR切片，进行舰桥位置检测；五、进行多属性融合的舰船型号识别；六、基于五取投票结果最大的一类作为舰船型号识别结果。本发明用于遥感影像目标检测识别技术领域。
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公开(公告)号：CN109636757A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811540074.9
申请日：2018-12-17
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/006 , G06T2207/10032
Abstract: 基于卫星运动物理特性轨道外推的遥感影像几何校正方法，本发明涉及卫星遥感影像几何校正方法。本发明是为解决目前卫星遥感影像几何处理中影像定向求解过程不稳定而导致的影像校正精度较差的问题。本发明首先获取遥感卫星的轨道运动参数初值，构建像点坐标观测方程；然后对像点坐标观测方程进行线性化，利用最小二乘原理迭代计算卫星轨道运动参数值，再利用轨道运动参数估计值外推生成待校正影像的RPC参数，最后利用RPC参数进行影像几何校正。本发明应用于卫星遥感影像几何处理领域。
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