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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118466519A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118466519B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN116665007A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310391983.5
申请日：2023-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统，方法包括以下步骤：采集真实全景视频图像，得到图像数据集；对所述图像数据集进行特征标注，构建目标检测数据集；改进YOLOv7网络，构建初始模型；基于所述目标检测数据集对所述初始模型进行训练，得到全景图像目标检测模型；基于所述全景图像目标检测模型进行目标检测。本申请能够解决针对全景图像特征研究，缺少数据的问题；还能解决针对全景图像中目标过小，检测不准的问题。
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公开(公告)号：CN119760869A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411810300.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种船舶横摇状态预测方法，属于船舶信息处理领域；通过构建数据驱动模型，可以实现对船舶横摇状态的短期预测。本发明通过编码器‑解码器结构，将输入信息编码成为一个上下文向量传输到解码器中，使输入输出数据长度可以不同，因此可以使用更长的输入数据来预测输出数据，模型可以学到更多知识，提升预测准确率。本发明可以应用在船舶减摇场景中，提前预知船舶横摇状态，为减摇系统提供横摇预估值，从而支撑减摇算法的设计。
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公开(公告)号：CN119903749A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510042770.0
申请日：2025-01-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶运动模型参数辨识方法、程序、设备及存储介质，本发明属于模型参数辨识领域。本发明采用AC‑PSA算法，初始化多组种群，每组种群中的单一个体的位置代表一个待辨识的船舶运动模型参数，种群整体的位置向量代表一组待辨识参数组成的向量；计算各种群的适应度值，选择对应适应度值最大的种群作为最优种群；并对于每一个种群，计算其与最优种群的当前迭代次数中的位置向量偏差；本发明为了加速算法收敛和提高泛化性能，在PSA算法基础上加入参数自动构造部分，能够同步估计船舶操纵运动回归模型的结构和参数。本发明利用元启发式算法的并行寻优优势和自组织机制能够促进算法的快速收敛，减少计算量。
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