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公开(公告)号：CN119418177A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411438365.2
申请日：2024-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质，该方法包括：获取无人水下航行器与水下环境交互的状态信息；利用所设计的脉冲神经网络模型，进行无人水下航行器类脑避障决策。所设计的脉冲神经网络模型包括：设计脉冲神经元软复位膜电位更新机制来体现神经元膜电位的变化；设计脉冲编解码器进行连续信息和脉冲序列信息的转换；设计脉冲神经网络模型，该模型融合软复位脉冲Actor网络和深度Critic网络。本发明融合脉冲神经网络的能耗优势和深度强化学习的决策优势，确保无人水下航行器具有低能耗、时间连续、可持续且安全可靠的水下避障能力，对于实现复杂未知水下环境下无人水下航行器的自主避障具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN116882178B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310861650.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的燃气轮机故障复现系统，应用于船舶燃气轮机健康管理中故障复现。包括数据采集模块、历史数据库、虚拟环境模块、多维信息选择模块和故障复现模块；所述数据采集模块采集船舶燃气轮机测点数据；所述虚拟环境模块建立可视化虚拟模型，调整燃气轮机模型，计算性能参数，提供可供选择的船舶燃气轮机运行情况；所述历史数据库储存数据采集模块所采集的数据与计算得出的性能参数；所述多维信息选择模块通过多维信息聚合为一条包含所有信息的字符串来匹配历史数据库中数据源，对应数据库中测点数据；所述故障复现模块显示所选工况下船舶燃气轮机的运行数据。能够模拟多种装置故障及退化过程。
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公开(公告)号：CN105893788B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201610265225.9
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/20
Abstract: 本发明提供的是一种利用参考基因组信息的半导体测序平台的测序数据校正方法。1)利用半导体测序平台测序数据中检测碱基的解读长度与参考基因组中对应碱基的长度一致时的测得电压值，计算碱基长度已知时测得电压值的先验概率分布；2)当半导体测序平台测序数据中检测碱基的解读长度与参考基因组中对应碱基的长度不一致时，对测序数据的碱基长度进行校正，利用下式计算测得电压值已知时，假定碱基长度为l时的值Sl；取Sl最大时对应的碱基长度l，即为测得电压值已知时被测碱基的碱基长度，完成测序数据校正。本发明创新性地提出测得电压值解算碱基长度的过程中，在测得电压值基础上，引入参考基因组信息，以实现对测序数据的校正。
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公开(公告)号：CN103390119B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310277169.7
申请日：2013-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/12
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测领域，具体涉及一种基于条件随机场技术，融合ChIP-chip基因芯片数据和ChIP-seq DNA测序数据的转录因子结合位点识别方法。本发明包括：建立条件随机场模型；获取ChIP-chip实验检测值，识别出对应状态值；获取ChIP-seq实验检测值识别出对应状态值；测试条件随机场模型的识别精度；加权融合识别结果的第n个DNA碱基片段识别概率；比较和识别转录因子结合位点。本发明利用条件随机场融合ChIP-chip和ChIP-seq实验的检测数据识别转录因子结合位点。通过实验验证，在识别准确率方面，本发明方法要高于采用单一技术的识别方法。
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公开(公告)号：CN102393905B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110195542.5
申请日：2011-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，采用Gabor滤波器组进行提取，包括以下步骤：设计Gabor滤波器组参数，在方向空间对滤波响应进行统计，得到方向空间最优滤波响应；计算方向空间最优滤波响应在尺度空间的静脉混合矩，可得到最后的手背静脉模式纹理。本发明能够解决对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102346845B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110273341.2
申请日：2011-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于多尺度二阶微分结构模型滤波形态响应直接提取手背静脉模式骨架的方法，包括以下步骤：对静脉纹理进行分析获取静脉纹理的形态响应、方向响应、尺度响应；提取脊点，形成离散的初始脊线段集；对初始脊线段集进行预处理；从所得到的脊线段集中提取出端点，并根据获取的静脉纹理方向响应获得端点延伸方向，对其进行延伸处理，以连接离散脊线段；从端点连接后的脊线段集中滤去孤立脊线段和悬浮脊线段，经此脊线后期处理后，即可得到最终静脉纹理骨架。本发明能够解决存在对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN101789075B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201010100956.0
申请日：2010-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是基于特征值归一化双向加权的手指静脉识别方法。(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的手指静脉图像进行预处理，所述预处理包括：彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手指静脉脉络图像，最后将图像的大小标准化为统一的图像；(3)通过在行列两个方向上都加权的二维主成分分析算法提取手指静脉特征；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。本发明用于手指静脉身份识别系统。明显地提高手指静脉的识别速度，识别率稳定、而且高。
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公开(公告)号：CN102663393A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210051702.3
申请日：2012-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法，首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域；再求取图像的质心，以此作为旋转校正的依据，并由图像中每列像素竖直方向上的投影值与手指轮廓上、下边缘的内切线，确定出感兴趣区域的位置；最后对图像进行样本归一化操作，得到最终的处理结果。本发明为手指静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素对图像质量影响较大及手指静脉图像定位困难的问题提出新的解决思路，充分考虑手指静脉图像非接触式采集的特点，对采集到的图像进行基于旋转校正的感兴趣区域提取，有效地改善了采集图像质量所带来的影响，使识别结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN101777117B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010101020.X
申请日：2010-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种手指静脉特征提取于匹配识别方法。(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的手指静脉图像进行预处理，包括：彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手指静脉脉络图像，最后将图像的大小标准化为统一的图像；(3)通过在行列两个方向上都加权的二维线性判别分析算法提取手指静脉特征；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。本发明明显地提高了手指静脉的识别速度，识别率稳定且高。
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公开(公告)号：CN101866486B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201010197533.5
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种手指静脉图像质量判断方法。第一步，读入手指静脉图像；第二步，分别获取手指静脉图像的对比度质量分数、位置偏移质量分数、有效区域质量分数、方向模糊度质量分数；第三步，将第二步得到的质量分数按权值累加起来进行综合评价，建立手指静脉图像最终的质量评价函数。本发明首次综合考虑了影响手指静脉图像质量的各种客观因素，并根据手指静脉图像特性提出了一种手指静脉图像质量的分辨方法。
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