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公开(公告)号：CN119369241A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411740147.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 江南造船(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明属于船舶制造技术领域，具体涉及一种条材底漆自动处理系统及方法。本发明提供的条材底漆自动处理系统，可以自动适应不同规格船用条材零件，包括厚度、宽度和长度等，且可以自动适应条材零件的翘曲变形，更适合于工程应用。在开始打磨之前，无需输入条材规格，砂带机即可自动找到待打磨区域，减少了人工干预，提高了除漆效率。相比于传统除漆方法，本发明实现了条材零件四条边的打磨区域同时自动除漆，且可覆盖首尾端头，无死角打磨，过程中无需对条材进行翻身。由输送辊道带动条材零件匀速前进或后退，砂带机匀速转动，砂带机于条材零件之间的压紧力相对恒定，使得打磨除漆效果稳定，不伤害母材，一次除漆即可满足质量要求，无需反复。
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公开(公告)号：CN117949894B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410188985.9
申请日：2024-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开一种用于冰下环境的目标探测方法、装置、介质及设备，涉及目标探测领域，以解决极地等冰下复杂声场环境下的弱目标被动探测的问题。目标探测方法包括：对矢量圆阵接收器的接收信号进行声压振速联合处理，得到各频点下的声压振速互协方差矩阵；将声压振速互协方差矩阵进行模态域变换为虚拟线阵接收器的声压振速互协方差矩阵；根据虚拟线阵接收器的声压振速互协方差矩阵进行Toeplitz重构和特征分解，得到不同扫描方位对应的噪声子空间信号；根据噪声子空间信号利用MUSIC算法得到接收信号对应的MUSIC空间谱，基于MUSIC空间谱的谱峰确定目标方位。本发明提供的目标探测方法实现了冰下弱目标被动探测。
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公开(公告)号：CN108182675B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201711372631.6
申请日：2017-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种声波照射随机起伏界面时的面元遮挡判断方法。包括将随机起伏界面投影到观测平面，并得到观测平面边长分别为Lx和Ly；设置观测平面像素分辨率Npix；利用Z‑buffer算法以像素为单位将各个面元离散化，计算得到每个面元的遮挡率QM；设置面元遮挡判断阈值Q，根据遮挡率QM和阈值Q的大小关系进行面元遮挡判断。本发明通过计算面元遮挡率判断面元是否被遮挡，避免了进行面元搜索判断的过程，减小了计算量。
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公开(公告)号：CN102833008B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210334306.1
申请日：2012-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B13/02 , H04B1/7097
Abstract: 本发明涉及一种将M元和码元移位键控技术相结合的扩频水声通信方法。本发明包括如下步骤：通过扩频码生成器产生扩频码序列；通过扩频码序列选择器，选取扩频码序列；根据码相位上调制的信息，对选取的扩频码序列进行循环移位；循环移位后的扩频码序列进行载波调制，获得发射信号，发射信号经历水声信道，获得接收信号；由本地产生的扩频序列经过序列选择器和循环移位编码器对接收的信号进行解扩，并对得到的结果行解调积分得到M元信息和码元移位信息；对M元信息和码元移位信息进行并串转换，得到M元码元移位键控扩频水声通信信号。本发明利用M元和码元两种通信方式拥有相同的检测方式，进一步提高了扩频水声通信通信速率。
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公开(公告)号：CN117949894A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410188985.9
申请日：2024-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开一种用于冰下环境的目标探测方法、装置、介质及设备，涉及目标探测领域，以解决极地等冰下复杂声场环境下的弱目标被动探测的问题。目标探测方法包括：对矢量圆阵接收器的接收信号进行声压振速联合处理，得到各频点下的声压振速互协方差矩阵；将声压振速互协方差矩阵进行模态域变换为虚拟线阵接收器的声压振速互协方差矩阵；根据虚拟线阵接收器的声压振速互协方差矩阵进行Toeplitz重构和特征分解，得到不同扫描方位对应的噪声子空间信号；根据噪声子空间信号利用MUSIC算法得到接收信号对应的MUSIC空间谱，基于MUSIC空间谱的谱峰确定目标方位。本发明提供的目标探测方法实现了冰下弱目标被动探测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110633285A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910917374.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种满足差分隐私的不确定数据频繁项集挖掘方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：计算频繁1-项集候选集，去掉非频繁项，使事务中项按支持度降序排列；步骤2：根据预处理后数据集生成UFP-tree树形结构的同时将隐私预算分配到UFP-tree树形结构节点中；步骤3：采用递归与枚举结合的方式从UFP-tree树形结构中挖掘频繁项集，挖掘过程中回收被剪枝节点的隐私预算；步骤4：采用指数机制从挖掘出的项集中选择k个，打分函数为项集的期望支持度，对未被选中的频繁项集的隐私预算再次回收并分配给选中的1-项集。本发明通过降低匿名率，关联属性共同置换，在保证隐私保护强度的同时，提高数据的可用性。
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公开(公告)号：CN103226828A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310121192.7
申请日：2013-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及声纳图像处理领域，具体涉及一种服水下机器人摇摆引起的目标声纳图像旋转，消除三维重建扭曲失真的不利影响的水下机器人声视觉三维成像图像配准的方法。本发明包括如下步骤：（1）检测目标图像的旋转角度；（2）校正目标图像的旋转；（3）重建校正后的图像序列。本发明不需要任何先验知识，能够自适应的对声纳图像序列进行校正，使它们在轴向对齐。克服了传统配准方法必须有参考图像的缺点。本发明是一种快速的自动配准方法，计算量小。
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公开(公告)号：CN119206461A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411257069.2
申请日：2024-09-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于主动学习和半监督学习算法的图像标签标定方法，本发明涉及半监督图像标签标定技术领域，数据预处理，数据划分，数据增强，基于Transductive‑VAT模型无标签样本标签预测，计算无标签样本的不确定性，基于主动学习标定不确定性大的样本，记录全部原处理和当前处理的方案，得出处理方案的成效值，本发明的优点在于：通过Active‑T‑VAT模型在所有给定的训练样本数下表现出较高的准确性，并且随着训练样本数的增加准确度同步提高，其准确率稳步提高，同时该Active‑T‑VAT模型的准确率波动更加稳定，能够对小样本数据的相关无标签数据进行有效地学习，提高小样本在水下场景中进行模拟识别的准确度和性能，为样本进行标签标定，降低获取有标签样本的困难程度和成本。
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公开(公告)号：CN117649571A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311362610.1
申请日：2023-10-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于图结构标签标定技术领域，具体的说是基于流形学习的图结构标签标定UEGNN方法；所述图结构标签标定UEGNN方法步骤包括：第一步：数据预处理；收集水下图像数据，对图像大小进行统一，使用阈值分割算法对图像进行背景与目标物的分割；针对水下高维性图像，采用流形学习算法中UMAP模型，以识别图像高维空间中的关键结构并将它们保存在低维嵌入中，并且提出的半监督UMAP在训练时加入有标签数据的标签约束，相较于UMAP模型可以更快地推断新的未见数据；从而实现适用于高维性无标签数据的小样本半监督学习技术，并且提出基于流形学习的图结构标签标定算法，根据高维数据特征映射构造图中的度量关系，完成无标签数据的标记。
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公开(公告)号：CN107560689B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710722230.2
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01F23/296
Abstract: 本发明公开了一种冰下水深测量方法，本发明属于水声领域。本发明先通过敲击铅球产生振动信号，首先经过冰表面到达冰层检波器为第一个触发信号，其次信号一部分经冰下表面反射，进入检波器为第二个冰层反射信号，另一部分信号通过冰层下表面的折射到达海水中，经过海底反射和冰层下表面的折射，进入冰层中传播，最后到达冰层检波器为第三个海底反射信号。采回的数据经过分析确定海底界面反射与冰面反射信号的时间间隔，从而根据水中声速来确定水深。与现有凿穿冰层测水深的方法相比，在恶劣的极地环境下，该种方式可以大幅度缩小在室外测量的时间，大量减小了工作人员长时间在室外工作所导致的意外事故率。
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