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公开(公告)号：CN106936514A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710103383.9
申请日：2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了提出一种稀疏信道下基于能量集中度(EC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，估计了几个重要元素（分量）的能量集中度用以判定稀疏信号是否重构成功，可应用与水声通信、水声定位跟踪、军事、航海远洋、雷达、声纳中。相较于现有技术有以下优点：1.本发明在加性高斯白噪声以及不同类型干扰下都具有很强的鲁棒性；2.相较于基于匹配滤波器的检测技术，本发明在多径信道下有较好的检测性能；3.相较于其它现有技术，本发明在复杂多变的实际水下环境中表现出较为理想的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919385A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510002966.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于计算机视觉的自动化粮食装卸检测系统，属于计算机视觉领域。所述系统包括货箱区域识别模块、粮食区域分割模块和装满状态监测模块；所述货箱区域识别模块通过特定标识符的检测与校正，实现货箱区域的精准定位，确保在不同角度和动态环境下工作的稳定性；所述粮食区域分割模块通过颜色过滤与边缘检测的结合，提取粮食区域的显著特征，并采用形态学闭操作与连通性分析；所述装满状态监测模块根据粮食边缘与警戒线的关系，实时区分装满与未装满区域，并控制卸粮过程，避免装载不均或溢出的情况。本发明系统能够精确检测货厢内粮食的分布情况，并发出调整提示，确保粮食装载的均匀性，减少运输过程中的不平衡风险。
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公开(公告)号：CN106936514B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710103383.9
申请日：2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了提出一种稀疏信道下基于能量集中度(EC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，估计了几个重要元素（分量）的能量集中度用以判定稀疏信号是否重构成功，可应用与水声通信、水声定位跟踪、军事、航海远洋、雷达、声纳中。相较于现有技术有以下优点：1.本发明在加性高斯白噪声以及不同类型干扰下都具有很强的鲁棒性；2.相较于基于匹配滤波器的检测技术，本发明在多径信道下有较好的检测性能；3.相较于其它现有技术，本发明在复杂多变的实际水下环境中表现出较为理想的检测性能。
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公开(公告)号：CN118799876A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410771714.6
申请日：2024-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多基础大模型的开放词表分割方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立CLIP和SAM图像特征上的两种交互方式后在全景分割训练集样本上进行训练，得到开放词表分割模型；步骤二、测试阶段采用SAM均匀采样点提示生成的掩码预测对最后的开放词表分割结果进行修正。本发明使用CLIP作为图像编码的主要网络，使用SAM作为辅助模型提供细粒度特征理解能力，通过基础模型特征之间的交互增加开放词表分割模型对生成掩码提案的泛化性，以使预训练的基础模型应用到下游细粒度语义理解和识别任务。本发明将SAM的特征注入Transformer解码器内部和CLIP的特征进行交互和学习，使得掩码查询的结果更加精确。
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公开(公告)号：CN106972895A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710103384.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了提出一种稀疏信道下基于累积相关系数(ACC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，利用信号的重构过程实现稀疏信道主要路径的分离，并计算各个路径信号与发射信号的相关度，累加得到的相关系数并以此进行前导信号检测。相较于现有技术有以下优点：1.本发明在加性高斯白噪声以及不同类型干扰下都具有很强的鲁棒性；2.相较于基于匹配滤波器的检测技术，本发明在多径信道下有较好的检测性能；3.相较于其它现有技术，本发明在复杂多变的实际水下环境中表现出较为理想的检测性能。
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公开(公告)号：CN106972895B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710103384.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了提出一种稀疏信道下基于累积相关系数(ACC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，利用信号的重构过程实现稀疏信道主要路径的分离，并计算各个路径信号与发射信号的相关度，累加得到的相关系数并以此进行前导信号检测。相较于现有技术有以下优点：1.本发明在加性高斯白噪声以及不同类型干扰下都具有很强的鲁棒性；2.相较于基于匹配滤波器的检测技术，本发明在多径信道下有较好的检测性能；3.相较于其它现有技术，本发明在复杂多变的实际水下环境中表现出较为理想的检测性能。
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