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公开(公告)号：CN114494603B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210128770.9
申请日：2022-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Unity3D的仿真声呐图像数据生成方法，包括：基于海底地形点云信息和目标物，建立海底地形三维模型和目标物三维模型；将建立的三维模型导入Unity3D中，搭建仿真海底场景；将声呐发出的声波建模为一组等间距射线簇，形成给定位置和方向的前视三维旋转体区域和侧扫二维扇形区域；将声波在目标物的反射建模为射线与目标物三维模型的碰撞，按照碰撞后的回波时间先后，对射线簇内每条射线计算同一距离下模拟得到的声波强度，所得结果即为一帧声呐仿真图像数据。本发明便于模拟生成复杂的海底场景多角度、多方位的仿真侧扫声呐、前视声呐图像，成像原理接近真实声呐，准确性高。
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公开(公告)号：CN116873171A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311052822.X
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下矢量推进器，包括中心电机，所述中心电机的输出轴依次通过中心轴万向节、第一隔板连接中心轴转接件，所述中心轴转接件连接有螺旋桨；所述中心电机安装于第二隔板的一侧，所述第二隔板的另一侧安装有多个力输出单元，所述力输出单元的输出轴穿过所述第二隔板通过传导轴万向节与所述第一隔板相连。本发明水下矢量推进器结构简单，可靠性高，在降低成本的同时可有效提高推进效率。
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公开(公告)号：CN114037866A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111295572.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法，包括如下步骤：构建端到端神经网络模型；用可见类图像对模型进行预训练，使得在潜在空间中的同类潜在特征与它们的语义属性之间距离最小，得到可见类的可辨潜在特征；对每个未见类，选取与其符合相似性判定要求的可见类的语义属性构造属性变换矩阵，并用于优化非负合成向量；利用非负合成向量结合被选中的可见类的潜在特征，以及未见类的语义属性，合成未见类的伪特征；对合成的未见类伪特征进行过滤并剔除伪特征中的离群值，得到可辨伪特征；用可辨伪特征与可见类图像训练整个网络。本发明能够同时对可见类别和未见类别的图像进行高精度分类。
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公开(公告)号：CN110208807A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910515211.1
申请日：2019-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于航海雷达图像检测区域差异性参数的雨强等级反演方法，属于海洋遥感技术领域。本发明方法如下：1.离线开展观测试验，确定检测区域的差异性系数与降雨强度拟合关系式；2.利用雷达图像处理程序对雷达文件进行加载并去除同频干扰，用在空间上相距待计算点半个主波长距离的像素点来计算此点的回波差异值，进而计算出雷达图像检测区域中的差异性参数，即回波差异值均值；3.将检测区域的回波差异值均值代入回波差异值均值-降雨强度拟合关系式，即可反演出降雨强度；4.将计算得到的降雨强度和给定的降雨强度等级划分标准表相对照，即可得到降雨强度等级。本发明为航海过程中的降雨测量提供了一种新的便捷途径。
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公开(公告)号：CN119044977A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411190251.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于水下航行器的目标三维定位方法，包括识别声呐图像中的目标后，基于当前目标对应的水下航行器位置坐标，确定目标的面约束，以及基于第一时刻的面约束和第二时刻的面约束，构建约束模型，通过求解所述约束模型，对目标进行三维定位。本发明通过结合前视声呐图像识别结果和水下潜航器导航系统输出的姿态和定位数据，能够快速地实现目标的三维定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110208806B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910480544.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种航海雷达图像降雨识别方法。确定检测阈值；读取雷达文件得到原始雷达图像，去除同频干扰；在待检测雷达图像的笛卡尔框区域范围内，用在空间上相距待计算点半个主波长距离的像素点来计算此点的回波差异值，求得雷达图像中笛卡尔框区域的回波差异值均值；通过回波差异值均值与检测阈值的比较，识别出降雨雷达图像和非降雨雷达图像。本发明利用航海雷达图像的纹理特性进行降雨识别，可用于雷达图像所显示的所有海域。本发明在笛卡尔框区域内根据海浪主波长信息动态选取测量点间距计算待求像素点的回波差异值，避免了因选取距离过近导致用于计算的像素点与待求点的距离落入雷达的径向分辨距离之内，提高了降雨识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114494603A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210128770.9
申请日：2022-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Unity3D的仿真声呐图像数据生成方法，包括：基于海底地形点云信息和目标物，建立海底地形三维模型和目标物三维模型；将建立的三维模型导入Unity3D中，搭建仿真海底场景；将声呐发出的声波建模为一组等间距射线簇，形成给定位置和方向的前视三维旋转体区域和侧扫二维扇形区域；将声波在目标物的反射建模为射线与目标物三维模型的碰撞，按照碰撞后的回波时间先后，对射线簇内每条射线计算同一距离下模拟得到的声波强度，所得结果即为一帧声呐仿真图像数据。本发明便于模拟生成复杂的海底场景多角度、多方位的仿真侧扫声呐、前视声呐图像，成像原理接近真实声呐，准确性高。
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公开(公告)号：CN110208806A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910480544.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种航海雷达图像降雨识别方法。确定检测阈值；读取雷达文件得到原始雷达图像，去除同频干扰；在待检测雷达图像的笛卡尔框区域范围内，用在空间上相距待计算点半个主波长距离的像素点来计算此点的回波差异值，求得雷达图像中笛卡尔框区域的回波差异值均值；通过回波差异值均值与检测阈值的比较，识别出降雨雷达图像和非降雨雷达图像。本发明利用航海雷达图像的纹理特性进行降雨识别，可用于雷达图像所显示的所有海域。本发明在笛卡尔框区域内根据海浪主波长信息动态选取测量点间距计算待求像素点的回波差异值，避免了因选取距离过近导致用于计算的像素点与待求点的距离落入雷达的径向分辨距离之内，提高了降雨识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114119437B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111328375.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMS的用于改善运动物体畸变的图像拼接方法，步骤包括：在待拼接图像中提取大量且分布均匀的粗匹配点，然后对图像划分网格，对粗匹配点进行筛选，去除粗匹配点中匹配错误的点，得到精匹配点；从每个网格中的精匹配点里随机均匀挑选一部分，得到初始匹配点群，计算其变换矩阵，再利用该矩阵去除精匹配点中运动物体上的匹配点，得到可用于图像拼接的匹配点；通过所得到的匹配点计算两幅图像之间的单应性矩阵进行图像坐标变换。对变换后待拼接的图像做差，得到差值图，对差值图做阈值分割，得到两幅图像之间差值明显的区域。通过计算差值图的能量函数自适应确定图像的融合区域，最后采用渐入渐出法进行融合。
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公开(公告)号：CN115527112A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211124946.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的声呐图像纹理特征去除方法，属于图像处理技术领域。该方法包括构建多层特征提取卷积神经网络，利用所述多层特征提取卷积神经网络提取输入图像的深度特征；利用特征变换公式对提取的深度特征进行特征变换，获取特征变换后的深度特征；对变换后的深度特征，添加噪声污染；构建多层解码深度神经网络，将添加噪声污染后的深度特征输入所述多层解码深度神经网络进行解码，获取去除纹理特征后的图像特征。本发明通过对源领域和目标领域进行同样的纹理特征去除变换，使得变换后的源领域与目标领域更为相似，缩短了源领域和目标领域之间的领域差距。
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