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公开(公告)号：CN114494352A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210135073.6
申请日：2022-02-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种适应前视声呐图像小目标尺寸突变的目标跟踪方法。包括：设定一个较大范围的尺度池；基于该尺度池里元素对应的搜索框提取目标特征并送入滤波器得到响应值；利用响应值的最大值与最大值附近的峰值旁瓣比设定阈值参数；利用置信度高的第二帧图像所有尺度对应的阈值参数找到阈值参数初始值；利用阈值参数初始值对尺度池里元素进行筛选；不断对阈值参数与阈值参数初始值作比较判断目标大小是否突变；基于对尺度池的元素进行筛选给出对应的跟踪尺度。本发明能够有效地解决前视声呐目标跟踪过程中常见的目标较大范围内的形变造成的目标跟踪失败问题，提高目标跟踪过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106330949B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610821236.0
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征，构造基于马尔科夫链的数据模型；在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型；根据事件重要性对入侵检测算法改进；利用改进后的入侵检测算法，对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测，并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型：在网络通信数据包格式完全正常的情况下，仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证，本发明能够有效降低误报率，且有更高的检测效率和精确度。
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公开(公告)号：CN104021553B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410234791.4
申请日：2014-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于像素点分层的声纳图像目标检测方法，声纳图像阈值分割后，形成面积大小不等的区域，标记各个8连通域；筛选被标记的区域；将筛选出的图像分层；找出各个区域的中心点；设目标外接矩形长边为a，以该中心点为中心，分割出a*a大小的图像，并将这些图像标号，标记为z1，z2，z3，…zn；求取可能性系数p，m，n：p由人工确定；m＝各层中每个类中像素点的个数；n＝亮点数/区域面积，其中，亮点数为各个层中每个类中包含的亮点个数，区域面积为该类的最小外接圆的面积；计算各区域最小外接矩形和椭圆的形态学特征，对各区域进行筛选；根据可能性系数和目标形态学特征检测并分割出目标区域。
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公开(公告)号：CN111413118B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202010196909.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下深度数据采集系统，包括：深水耐压舱、深度传感器、处理板卡和深水接插件；至少三路深度传感器安装于深水耐压舱内部，且每一路深度传感器的头部均与深水耐压舱内部的顶端相连；处理板卡安装于深水耐压舱内部且与深水耐压舱内部的底端相连，且处理板卡与每一路深度传感器的尾部线缆插头相连；深水接插件安装于深水耐压舱外部底端，且深水接插件底座四芯线缆插头与处理板卡相连。本发明公开的水下深度数据测量系统同一时刻可以采集到至少三路数据，计算至少两路数据的均值，得到的计算结果精确度高；即使有一路传感器出现故障，其他几路也可继续工作，给出准确的深度数据，具有很高的可靠性和稳定性；深水耐压舱的结构设计也增强了本系统的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN104536005B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410653132.4
申请日：2014-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明公开了一种基于盲区校正的多波束侧扫声呐斜距失真消除方法。包括以下几个步骤：读取侧扫声呐的图像信息、姿态信息中的距海底高度及斜距；计算侧扫声呐图像的水柱区斜距；计算当前分辨率；计算在当前分辨率下的盲区宽及水柱区宽；校正侧扫声呐图像的左右两部分像素点的空间坐标；绘制侧扫声呐图像。本发明将以往方法通常忽略掉的侧扫声纳盲区考虑到计算当中，使得图像斜距失真更准确地被校正，提高了显示精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106330949A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610821236.0
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L41/145 , H04L63/1416
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征，构造基于马尔科夫链的数据模型；在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型；根据事件重要性对入侵检测算法改进；利用改进后的入侵检测算法，对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测，并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型：在网络通信数据包格式完全正常的情况下，仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证，本发明能够有效降低误报率，且有更高的检测效率和精确度。
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公开(公告)号：CN104794689A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510109306.5
申请日：2015-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种增强声纳图像对比度的预处理方法。包括以下步骤从声纳设备获取原始声纳图像；将声纳图像的灰度级线性映射到0-255范围内；求取映射后图像的最大灰度值、最小灰度值和灰度平均值；设定一个系数集，利用系数集对声纳图像进行灰度级的压缩，得到压缩后的图像；对压缩后的图像进行灰度校正，得到灰度补偿后的图像进行输出。本发明方法简单、运算速度块，具有很好的降噪效果。
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公开(公告)号：CN104021553A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410234791.4
申请日：2014-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于像素点分层的声纳图像目标检测方法，声纳图像阈值分割后，形成面积大小不等的区域，标记各个8连通域；筛选被标记的区域；将筛选出的图像分层；找出各个区域的中心点；设目标外接矩形长边为a，以该中心点为中心，分割出a*a大小的图像，并将这些图像标号，标记为z1，z2，z3，…zn；求取可能性系数p，m，n：p由人工确定；m＝各层中每个类中像素点的个数；n＝亮点数/区域面积，其中，亮点数为各个层中每个类中包含的亮点个数，区域面积为该类的最小外接圆的面积；计算各区域最小外接矩形和椭圆的形态学特征，对各区域进行筛选；根据可能性系数和目标形态学特征检测并分割出目标区域。
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公开(公告)号：CN114494352B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210135073.6
申请日：2022-02-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种适应前视声呐图像小目标尺寸突变的目标跟踪方法。包括：设定一个较大范围的尺度池；基于该尺度池里元素对应的搜索框提取目标特征并送入滤波器得到响应值；利用响应值的最大值与最大值附近的峰值旁瓣比设定阈值参数；利用置信度高的第二帧图像所有尺度对应的阈值参数找到阈值参数初始值；利用阈值参数初始值对尺度池里元素进行筛选；不断对阈值参数与阈值参数初始值作比较判断目标大小是否突变；基于对尺度池的元素进行筛选给出对应的跟踪尺度。本发明能够有效地解决前视声呐目标跟踪过程中常见的目标较大范围内的形变造成的目标跟踪失败问题，提高目标跟踪过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111413118A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010196909.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下深度数据采集系统，包括：深水耐压舱、深度传感器、处理板卡和深水接插件；至少三路深度传感器安装于深水耐压舱内部，且每一路深度传感器的头部均与深水耐压舱内部的顶端相连；处理板卡安装于深水耐压舱内部且与深水耐压舱内部的底端相连，且处理板卡与每一路深度传感器的尾部线缆插头相连；深水接插件安装于深水耐压舱外部底端，且深水接插件底座四芯线缆插头与处理板卡相连。本发明公开的水下深度数据测量系统同一时刻可以采集到至少三路数据，计算至少两路数据的均值，得到的计算结果精确度高；即使有一路传感器出现故障，其他几路也可继续工作，给出准确的深度数据，具有很高的可靠性和稳定性；深水耐压舱的结构设计也增强了本系统的可靠性和稳定性。
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