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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：CN109829319B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201811584307.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请发明属于图像加密领域，具体涉及一种基于压缩感知技术和Hybrid混沌系统的图像加密方法。该方案利用Hybrid混沌系统生成测量矩阵，利用压缩感知的压缩过程实现图像的一次加密，获得密钥1，然后再次利用Hybrid混沌系统对第一次加密的图像进行置乱，获得二次加密图像，并得到密钥2，解密时，利用得到的二次加密图像和密钥2获得一次加密图像，然后利用密钥1，再次生成测量矩阵，并利用本文所提出的压缩感知恢复算法——ISL0算法对一次加密图像进行解密，从而获得原始图像。通过直方图分析，密钥敏感性分析，抗剪切，抗噪声以及加密图像的相邻元素的相关性分析等仿真结果表明本文所提出的图像加密方案具有创新性，可行性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109829319A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811584307.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请发明属于图像加密领域，具体涉及一种基于压缩感知技术和Hybrid混沌系统的图像加密方法。该方案利用Hybrid混沌系统生成测量矩阵，利用压缩感知的压缩过程实现图像的一次加密，获得密钥1，然后再次利用Hybrid混沌系统对第一次加密的图像进行置乱，获得二次加密图像，并得到密钥2，解密时，利用得到的二次加密图像和密钥2获得一次加密图像，然后利用密钥1，再次生成测量矩阵，并利用本文所提出的压缩感知恢复算法——ISL0算法对一次加密图像进行解密，从而获得原始图像。通过直方图分析，密钥敏感性分析，抗剪切，抗噪声以及加密图像的相邻元素的相关性分析等仿真结果表明本文所提出的图像加密方案具有创新性，可行性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103322415A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310220995.8
申请日：2013-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F17D5/02
Abstract: 本发明涉及一种石油管道缺陷二维重现方法，具体涉及一种最小二乘支持向量机石油管道缺陷二维重现方法。本发明包括：将实际测量到的管道漏磁信号数据和管道缺陷数据，经去噪、归一化处理后作为管道缺陷重构的实验数据；将漏磁信号作为输入，将包括长度和深度的缺陷轮廓作为输出，确定训练样本数及最小二乘支持向量机的核函数参数σ和惩罚因子γ；利用训练后的最小二乘支持向量机模型，将管道漏磁信号数据L作为输入，利用管道漏磁信号对管道二维缺陷重构，重现管道缺陷轮廓。本发明计算过程得到了极大的简化，提高收敛精度，能够实现在线重构及对管道缺陷的精确重现。
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公开(公告)号：CN102364501A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110269894.0
申请日：2011-09-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明的目的在于提供一种石油管道PSO-BP神经网络二维缺陷重现方法，该方法是将实际测量到的管道漏磁数据和管道缺陷数据，作为缺陷重构的实验数据。将漏磁信号作为输入，缺陷轮廓作为输出，设置粒子初始参数，随机初始化粒子的初始位置和初始速度，计算粒子适应度函数值F，并确定每个粒子历史最优值pbest与整个粒子群的全局最优值gbest，更新粒子的位置和速度，判断是否达到最大迭代次数或预设的精度，若满足条件则输出神经网络的权值和阈值；否则重新比较。利用经粒子群算法优化权值和阈值后的神经网络，用于管道二维缺陷重现，重现管道缺陷轮廓。本发明可有效地解决BP算法易陷入局部极小值的缺点，提高收敛精度，从而实现了对管道缺陷的精确重现。
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公开(公告)号：CN110853038A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910975412.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习算法领域，尤其涉及一种用于肝脏肿瘤CT图像分割技术的DN-U-net网络方法领域。本发明包括：(1)获取肝脏肿瘤CT图像；(2)对所获得的图像进行预处理，将3D原始数据进行切片处理得到所需的数据格式，然后转化为可以用来训练的数据集；(3)使用中值滤波对数据进行处理，用于处理斑点噪声和椒盐噪声；(4)对数据图像进行数据增强；(5)DN-U-net网络的训练与分割等。本发明使用数据增强，将原图与标签同时进行处理，对数据进行数据反转、数据旋转和数据缩放操作，这样可以获得更多的图像，增大了训练集的数量。
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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：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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