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公开(公告)号：CN116152648A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211459901.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于马尔科夫决策过程的水下声呐小目标检测方法，该方法包含以下步骤：构建基于深度学习的多尺度目标检测模型，为特征金字塔网络设置动态融合权重系数，为损失函数中各尺度初始化权重系数；定义目标检测模型的状态空间S、状态转移概率P、奖励值R；定义动态特征融合的动作集合A和策略π；定义补偿尺度训练的动作集合A'和策略π'；开始训练，在每一时刻计算状态和奖励；根据所得概率对当前时刻的权重值进行更新；计算总体损失进行反向传播更新模型参数，直至训练结束，生成目标检测模型；本发明在水下声呐小目标检测任务中取得了良好的检测精度。
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公开(公告)号：CN117872335A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311360837.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 宜昌测试技术研究所
Abstract: 本发明提出一种多源高精度自适应脉冲时序控制系统和方法，解决了拖曳式探测系统的水声定位精度差、固定时序参数不能适应环境变化等问题。包括：拖曳平台、水下拖鱼、多基准源终端、环境感知模块、光电传输模块、时序控制单元；所述拖曳平台用于为拖曳式探测系统提供能源和动力；所述多基准源终端用于在拖曳式探测系统执行任务的不同阶段为所述时序控制单元提供时序基准；所述环境感知模块用于实时输出系统所处环境参数；所述光电传输模块用于在拖曳平台和水下拖鱼之间以光信号传输RS‑422电平脉冲信号；所述时序控制单元包括拖曳平台时序控制单元和水下拖鱼时序控制单元。
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公开(公告)号：CN116069046A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211486524.7
申请日：2022-11-24
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提出一种水下拖曳平台自适应姿态控制方法，所述水下拖曳平台至少包括姿态控制单元用于执行如下步骤，包括：获取水下拖曳平台俯仰角度θ、拖曳速度ν、放缆长度数据L为输入，查询姿态控制单元数据库中此工况下对应的尾舵板电动缸轴伸出长度粗略值Ι1；根据平台俯仰角速度ω、俯仰角加速度α、修正参数λ计算尾舵板电动缸轴伸出长度修正值Ι2；计算当前尾舵板电动缸轴伸出长度理论值Ι’＝Ι1+Ι2，并与所述尾舵板电动缸轴伸出长度实际值Ι比较；若所述尾舵板电动缸轴伸出长度理论值Ι’与尾舵板电动缸轴伸出长度实际值Ι之间的差值大于尾舵板电动缸轴伸出长度允差δ，则姿态控制单元控制尾舵板电动缸轴调整至新的目标位置Ι’。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117472051A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311409478.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明涉及无人船自主避障技术领域，特别是涉及一种半潜式无人船避障方法及系统。包括：S1、通过激光雷达感知模块对无人船周围环境进行实时扫描，获取无人船的水上障碍物信息；S2、通过声纳模块获取无人船的水下障碍物信息；S3、通过融合模块将所述水上障碍物信息和水下障碍物信息进行融合，生成全景环境信息；S4、通过路径规划模块根据所述全景环境信息，规划所述无人船的最优的路径。本发明提出了一种能够全面感知环境、实时数据融合和智能化路径规划的半潜式无人船避障方法，以提高无人船在复杂海洋环境中的安全行驶能力。
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公开(公告)号：CN117456346A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311360900.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种水下合成孔径声呐图像目标检测方法及系统，所述方法包括：构建第一训练集、第二训练集及测试集；使用第一训练集对目标检测网络模型的骨干网络进行预训练；使用第二训练集对预训练完毕的目标检测网络模型进行再次训练；使用测试集对候选模型参数对应的目标检测网络模型进行测试，选择测试精度最高的候选模型参数对应的目标检测网络模型作为训练完毕的目标检测网络模型；获取待检测的水下合成孔径声呐图像，将其输入所述训练完毕的目标检测网络模型，得到目标检测结果；对所述目标检测结果进行后处理，对违背先验知识的预测目标框和目标类别进行修正。本方法实现了对水下目标的高精度探测和识别。
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公开(公告)号：CN116188963A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211432945.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 宜昌测试技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的无人艇水下目标探测与自主识别系统和方法，包括水下目标探测系统、船载分布式目标自主识别系统和自动布放回收系统；利用前视声纳和合成孔径声纳感知水下环境，生成高分辨率图像数据；利用光纤拖缆将探测数据上传至船载分布式目标自主识别模块；利用深度学习算法对探测的数据进行目标自主识别；利用显控软件对探测数据和目标识别结果进行显示；利用自动布放装置对拖体进行自动释放与回收。通过三个系统模块的协同配合，实现水面无人艇的高精度自主探测识别功能，为水面无人艇水下探测识别提供一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN118068695A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311498594.9
申请日：2023-11-09
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种无人艇推力分配方法及装置，所述方法包括：对配备双喷水推进器的无人艇进行推力分配求解；基于无人艇当前时刻各个喷水推进器的推力数值及角度数值，确定无人艇各个喷水推进器达到所需的推力数值与角度数值所需的时间；若所需的时间大于预设时间延迟阈值，以各个喷水推进器所需的推力数值作为各个喷水推进器的推力的上限，构建新约束条件，基于所述约束条件及新约束条件，使用广义逆算法求解变更约束条件后各个喷水推进器所需的推力数值与角度数值，将变更约束条件后各个喷水推进器所需的推力数值与角度数值作为各个喷水推进器所需的推力数值与角度数值。本方法在不影响实际控制效果的前提下缩短推进器的执行时间。
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公开(公告)号：CN116091908A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211459924.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 宜昌测试技术研究所
Abstract: 本发明提出一种用于水下声呐小目标检测的多尺度特征增强与训练方法和装置，该方法包括：构造目标检测模型的骨干网络，网络输出四层分辨率不同的多尺度特征；实现基于亚像素的跳跃连接，对高层特征进行融合；实现基于亚像素的上下文增强，对所有尺度特征进行融合；实现通道注意力共用引导，对生成的特征金字塔进行优化处理；构建整体目标检测模型，加载预训练模型和声呐图像数据集，开始训练；对多尺度损失值进行加权，选择方差下降率最高的两个尺度进行增强，增大其权重；计算总体损失，反向传播更新模型参数，训练结束得到目标检测模型；本发明在水下声呐小目标检测任务中取得了良好的检测精度。
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