基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法

    公开(公告)号:CN109934237A

    公开(公告)日:2019-06-25

    申请号:CN201910123314.3

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法;该方法首先截取SAR图像中包含目标的区域,并将截取部分的图像分辨率转换为128×128;接着使用转化过的全部数据训练一个卷积神经网络;神经网络训练好以后,将待提取特征的SAR图像输入到神经网络中,选择神经网络全连接层的256维输出作为提取到的特征。本发明将卷积神经网络用于SAR图像中目标的特征提取工作。使用卷积神经网络进行特征提取,简化了图像预处理和特征提取过程;由于卷积和池化的局部连接性质,图片中目标的平移和旋转不会影响最后的识别效果,使网络适应性更强。

    一种多冗余仲裁的动力定位控制系统及方法

    公开(公告)号:CN106950820B

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201710250494.2

    申请日:2017-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种多冗余仲裁的动力定位控制系统及方法,该系统包括控制计算机群和传感器系统,控制计算机群包括多个控制计算机,传感器系统包括多个数据采集单元;还包括仲裁单元,仲裁单元之间电性连接,仲裁单元的数量至少是两个,所述控制计算机群中各个控制计算机均与仲裁单元电性连接,所述传感器系统中的各个数据采集单元均与仲裁单元电性连接。本发明的系统通过设置两个独立仲裁单元,并且分别与所有控制计算机相连接,从而提高了该控制系统的稳定性。

    一种DP‑3级动力定位控制系统的可靠性分析方法

    公开(公告)号:CN106950942A

    公开(公告)日:2017-07-14

    申请号:CN201710250498.0

    申请日:2017-04-17

    CPC classification number: G05B23/0243 G05B2219/24065

    Abstract: 本发明公开了一种DP‑3级动力定位控制系统的可靠性分析方法,包括以下步骤:S1:对该动力定位冗余控制系统进行分解与简化,将该动力定位控制系统分割为主控制子系统和备用控制子系统;S2:通过对主控制子系统进行可靠性分析以得到主控制子系统的故障率;S3:通过对备用控制子系统进行可靠性分析以得到备用控制子系统的故障率;S4:根据主控制子系统的故障率以及备用控制子系统的故障率对冗余控制系统进行可靠性分析,以得到整个动力定位冗余控制系统的故障率。本发明的可靠性分析方法无需获取整个动力定位冗余控制系统的所有状态量,而将子系统作为独立的可靠性分析单元,减少了需要考虑的系统状态数量,节约了可靠性分析的计算量。

    一种多冗余仲裁的动力定位控制系统及方法

    公开(公告)号:CN106950820A

    公开(公告)日:2017-07-14

    申请号:CN201710250494.2

    申请日:2017-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种多冗余仲裁的动力定位控制系统及方法,该系统包括控制计算机群和传感器系统,控制计算机群包括多个控制计算机,传感器系统包括多个数据采集单元;还包括仲裁单元,仲裁单元之间电性连接,仲裁单元的数量至少是两个,所述控制计算机群中各个控制计算机均与仲裁单元电性连接,所述传感器系统中的各个数据采集单元均与仲裁单元电性连接。本发明的系统通过设置两个独立仲裁单元,并且分别与所有控制计算机相连接,从而提高了该控制系统的稳定性。

    一种用于ROV的可自动回收浮标

    公开(公告)号:CN207607609U

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201721690262.0

    申请日:2017-12-07

    Abstract: 本实用新型公开了一种用于ROV的可自动回收浮标。本实用新型在支撑底板的下方对称固定安装有浮力块,在支撑底板的上方对称安装有轴架,放线轮盘架通过D字型轴设在所述的轴架上,同时D字型轴固定住两端弹簧仓内的平面涡卷弹簧,所述的D字型轴上还固定有连接仓,连接仓与电气仓连接,所述连接仓、电气仓与所述D字型轴同轴设置,放线轮盘架上的轮盘的中间段形成一个旋转副。本实用新型具有体积小、灵活性高、设计合理、成本低、安全系数高等优点;可在保证ROV正常工作的前提下,大大缩短缆线长度,减小缆线缠绕概率,拓展ROV的活动范围。

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