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公开(公告)号：CN118886539A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410908390.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , B63B71/00 , B63B35/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F13/42
Abstract: 本发明提供了一种基于TX2传输的海洋船舶实时预测平台，涉及TX2与电脑串口数据通信领域，海洋船舶运动姿态实时预测领域，采用Bi‑LSTM‑TPA模型船舶姿态预测方法，使用方法包括：采集船舶航行过程中的运动姿态数据，通过串口传输给TX2设备，在TX2设备端对数据进行实施预测，并将预测值返回给船舶系统。本发明可以在实现实施预测船舶运动姿态的基础上，通过将实时预测模型运算转移至TX2设备，有效的缓解船舶系统运算负担较大的问题。
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公开(公告)号：CN113610121A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110829209.9
申请日：2021-07-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种跨域任务深度学习识别方法，从多个训练环境中估计非线性，不变因果预测因子，使模型只根据主体的特征预测，步骤一、生成生成主体特征与背景特征无关的数据集；步骤二、搭建门控参数增强网络模型；步骤三、计算损失函数；步骤四、训练并且保存参数；步骤五、将待识别样本输入步骤四训练后的分类器并输出识别结果。对比于现有的其它方法(如CLP,ALP,PGD,VIB),本发明提出的CDI方法能够很好地抑制背景对于主体识别的影响，准确率和稳定性远高于其它现有方法。
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公开(公告)号：CN107263511A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710425602.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: B25J13/08 , B25J11/00 , G05D1/0088 , G05D1/0246 , G05D2201/0203
Abstract: 本发明公开了一种全向机场跑道检测机器人系统及其控制方法，包括：采集模块，用于获取本体状态以及机场跑道视频，并将所获取的本体状态发送到远程智能终端；控制模块，用于接收远程智能终端发送的机场跑道巡检路线后，根据巡检路线执行轨迹进行运动以及对机场跑道进行视频采集，并根据所采集的视频进行机场跑道裂纹或异物判断：若有裂纹，则将裂纹处的位置发送回远程监控端；若有异物，则控制处理模块对异物进行清理；若无裂纹和异物，则继续执行轨迹跟踪和视频采集；处理模块，用于控制机械手或吸尘器对异物进行清理。通过设置多个模块，对机器人实现多模块的控制，机器人各主要部分实现模块化设计，功能实现灵活，便于更换、升级和维护。
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公开(公告)号：CN106018409A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610543353.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01N21/84 , G01N21/01 , G01N21/8851 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明公开了一种机场跑道异物和裂纹的识别系统及其检测识别方法，该系统包括摄像头、FPGA处理器、DSP处理器，所述摄像头、FPGA处理器、DSP处理器依次连接，所述FPGA处理器和DSP处理器分别连接有显示模块。该识别方法是S1、摄像头采集机场跑道路面的跑道彩色图像；S2、FPGA读取跑道彩色图并转为跑道灰度图像，进行Sobel边缘检测；S3、边缘检测后一路存储到SDRAM中，另一路进行Hough变换，去除标线；S4、形态学滤波；S5、检测跑道图像中是否有异物和裂纹，若有将道面边缘检测图像送DSP处理；S6、对边缘检测图像进行填充，形成特征，S7、特征提取，识别出是异物还是裂纹。
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公开(公告)号：CN103516960A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310484497.4
申请日：2013-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于船舶运动姿态预报的船载视频稳像方法，其特征在于：提出基于粒子群（Particle swarm optimization，PSO）-最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine，LSSVM）的船舶运动姿态预报方法，对船舶运动姿态进行预报，获得船舶运动矢量预报数据；根据船舶运动矢量预报数据，计算得到图像的运动矢量数据；提前计算出图像补偿矢量，对图像逐帧进行运动补偿。该方法通过引入粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行参数选取，提高船舶运动姿态预报精度，从而提高图像运动矢量估计准确性，提高视频稳像质量。并且提前计算出图像补偿矢量，增强稳像算法的实时性，解决传统方法根据已波动的视频估计图像的运动矢量存在滞后的问题。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN117937758A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410111789.1
申请日：2024-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 连云港杰瑞自动化有限公司
Abstract: 本发明涉及船舶配电监控技术领域，尤其涉及基于分布式采集技术的船舶配电系统，与现有技术相比，本发明通过利用分布式采集技术与能效控制系统，可以对于能效比较高得船舶得能效比进行显著降低，通过采集线为分布式采集方式，建立船舶分布式采集器，分布式优化相关的能效数据，有效解决了目前传统船舶的走线过长、过量耗费电缆造成数据传输有误的问题；利用分布式模型对能效分配分析；使用分布式能效控制分配计算与定义能效优化约束，达成有效改善能效比得状况，使船舶走线更加简易，排查故障更为简易且船舶能效控制系统的输出控制比有效降低，从而解决了船舶整体能效控制系统输出控制比过高的问题。
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公开(公告)号：CN115062756A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210523350.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶纵摇预测方法，读取船舶运动数据并转化为监督学习数据，所述监督学习数据包括样本数据和标签；搭建基于通道注意力机制的Bi‑ConvLSTM网络，包括两层双向ConvLSTM循环网络、CNN网络、通道注意力机制和全连接层；采用梯度下降的方法训练网络，训练参数包括迭代次数epoch、批次大小batch_size，模型训练采用反向传播更新模型参数，保存迭代次数最大时的模型参数，并记录到训练时的MSE；将待预测的船舶运动数据输入训练好的所述基于通道注意力机制的Bi‑ConvLSTM网络，得到船舶纵摇预测结果。本发明所提出的网络模型预测精度和性能更好，且训练收敛速度更快。
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公开(公告)号：CN105185218A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510608145.4
申请日：2015-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G09B25/02
CPC classification number: G09B25/02
Abstract: 本发明提供的是一种摆臂式船舵/翼舵传动仿真装置。其组成包括直线步进电机、固定板、联结杆、摆臂、转壁、连杆板、固定座、主舵轴、翼舵轴、联动摆臂、从动摆臂、主舵、翼舵等部件。本发明实现船舶航行时舵/翼舵的仿真运动，此外本发明使用步进电机作为伺服机构，从而大大改善其仿真精度。本发明能实现舵/翼舵的单独控制，此外还具有能耗低、可靠性高和提高了船舶航行姿态可视化便于进一步学习和研究的优点。
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公开(公告)号：CN102183889B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201110052298.7
申请日：2011-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种泵桨混合推进船舶航向鲁棒智能协调控制方法。设定指令航向，航向检测装置采集船舶实际航向的航向角、航向角速度、横荡位移和横荡速度信息，反馈到鲁棒控制器，鲁棒控制器采用H2/H∞控制算法，结合控制系统性能评价指标，计算出航向控制所需要的航向艏摇力矩，泵桨混合智能决策系统采用自适应遗传算法，计算得到舵角和喷口转角值，并将舵角和喷口转角值分别送入舵机伺服系统和喷口转角伺服系统，船舶在舵和喷水推进器的组合控制下，把航向改变到指令航向，实现对泵桨混合推进船舶的航向控制。本发明采用鲁棒控制技术增强了控制系统鲁棒性且工程应用方便；改善了基本遗传算法的早熟问题和进化缓慢问题，降低驱动系统能耗。
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