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公开(公告)号：CN117891166A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311744556.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种自适应输出反馈水面船轨迹跟踪控制方法，包括建立第一水面船运动数学模型，基于所述第一水面船运动数学模型，制导系统根据水面船的初始位置和期望轨迹生成各个时刻的目标位置、目标速度，并传给自适应输出反馈跟踪控制器；测量系统对所述水面船的实时位置进行测量，并将信息传递给神经自适应状态观测器和自适应输出反馈轨迹跟踪控制器；神经自适应状态观测器估计水面船速度和受到的复合干扰，并将估计值传递给自适应输出反馈轨迹跟踪控制器；所述自适应输出反馈轨迹跟踪控制器根据综合信息计算出控制指令，并传递给船舶的执行机构和所述神经自适应状态观测器；所述水面船的执行机构执行控制指令，驱动船舶沿着期望的轨迹移动。
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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：CN117963116A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311742404.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 宜昌测试技术研究所
Abstract: 本发明提出一种舰船磁场闭环消磁的船外磁场预报方法和装置，该方法包括对舰船磁场进行建模，等效为x个虚拟磁源M；在舰船内部选择l个测量点，在舰船外部选择#imgabs0#个测量点，在每个测量点上固定一个三分量磁传感器；当舰船航行时，其虚拟磁源的磁矩变化#imgabs1#次，得到虚拟磁源与舰船内部磁场的第一公式和虚拟磁源与舰船外部磁场的第二公式；根据虚拟磁源与舰船内部磁场的所述第一公式和虚拟磁源与舰船外部磁场的所述第二公式计算得到舰船内部和外部磁场的关系的第三公式；定义舰船内部和外部磁场关系矩阵SF，得到SF的表达式的第四公式；根据所述第四公式，可通过测得舰船内部的磁场的变化量ΔHn，预测对应的艇外磁场的变化量ΔHw，进行舰船外部磁场预报。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888461A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411635949.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 宜昌测试技术研究所
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06T7/277 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/62
Abstract: 本发明公开了水下前视声纳图像目标检测方法与装置，其中，所述方法包括：获取水下前视声纳数据，对所述水下前视声纳数据的当前帧前视声纳图像进行目标检测，得到第一目标检测结果；基于所述当前帧前视声纳图像，由卡尔曼滤波器对当前帧前视声纳图像的下一帧前视声纳图像进行预测，得到预测检测结果；获取当前帧前视声纳图像的下一帧前视声纳图像作为当前帧前视声纳图像，对所述当前帧前视声纳图像进行目标检测，得到第二目标检测结果；匹配所述预测检测结果及所述第二目标检测结果，根据匹配结果及所述第一目标检测结果确定所述目标的轨迹。本发明能有效识别遮挡目标或区分特征相似的目标轨迹。
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公开(公告)号：CN119625337A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411507666.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 宜昌测试技术研究所
Abstract: 本发明涉及多元信息联合感知技术领域，特别是涉及一种无人水面艇多元信息联合感知方法及系统。本发明包括获取无人水面艇水面环境的目标探测数据；对目标探测数据进行坐标转换、点云坐标校正，分别构建栅格态势地图；对栅格态势地图进行目标分割和轮廓特征提取，得到目标轮廓；利用目标轮廓的复杂程度和面积大小区分岸基目标和水上目标；完成激光雷达和导航雷达的多对一目标匹配和目标属性的建立；完成目标的逐帧匹配和目标状态列表的更新；完成目标与卡尔曼滤波建立的目标状态列表的多对多匹配，更新目标的属性信息。本发明可以实现激光雷达和导航雷达的优势互补，减少目标的漏检和丢失，降低目标的虚警，提高目标的跟踪精度和稳定性。
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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：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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