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公开(公告)号：CN106022694B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610370069.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统，所述方法包括获取散杂货场的点云数据，对点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值得到高程图，对高程图进行数学形态学运算，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值得到数学形态学梯度数据；二值化后再进行数学形态学开运算和闭运算，得出位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。本发明的方法能够准确、快速对散杂货场中堆取料机的位置信息进行提取，实现自动化对散杂货场中堆取料机进行定位的目的，无需人工观察，精确度良好。
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公开(公告)号：CN106022694A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610370069.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
CPC classification number: G06Q10/08 , G06Q50/28 , G06T5/30 , G06T15/005 , G06T2207/10032 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明提供一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统，所述方法包括获取散杂货场的点云数据，对点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值得到高程图，对高程图进行数学形态学运算，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值得到数学形态学梯度数据；二值化后再进行数学形态学开运算和闭运算，得出位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。本发明的方法能够准确、快速对散杂货场中堆取料机的位置信息进行提取，实现自动化对散杂货场中堆取料机进行定位的目的，无需人工观察，精确度良好。
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公开(公告)号：CN106017320B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610370067.3
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的散杂货堆体积测量方法及实现所述方法的系统，所述方法包括网格化地获取大型货场图像，然后获取大型货场的点云数据，通过滤波处理对点云数据进行区分，获得处于散杂货堆区域的点、处于地面区域的点和处于除散杂货堆外其它地物区域的点，得到大型货场内地面的拟合平面；对云数据中的每个点分别构建顶面和地面为正方形的立方柱体，借助积分计算各个立方柱体的体积并求和，得到散杂货堆的体积。本发明所的散杂货堆体积测量方法及系统无需引入人工主观因素，所获得到的自动化测量结果更客观、准确，在测量过程中引入的误差参量更少，具有更高的测量精度。
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公开(公告)号：CN106017320A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610370067.3
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
CPC classification number: G01B11/00 , G06T7/0004 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的散杂货堆体积测量方法及实现所述方法的系统，所述方法包括网格化地获取大型货场图像，然后获取大型货场的点云数据，通过滤波处理对点云数据进行区分，获得处于散杂货堆区域的点、处于地面区域的点和处于除散杂货堆外其它地物区域的点，得到大型货场内地面的拟合平面；对云数据中的每个点分别构建顶面和地面为正方形的立方柱体，借助积分计算各个立方柱体的体积并求和，得到散杂货堆的体积。本发明所的散杂货堆体积测量方法及系统无需引入人工主观因素，所获得到的自动化测量结果更客观、准确，在测量过程中引入的误差参量更少，具有更高的测量精度。
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公开(公告)号：CN118917588A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410950208.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开了一种干散货港口装船作业调度方法，包括：以船舶总在港时间最小为目标函数建立泊位‑装船设备协同调度模型；所述泊位‑装船设备协同调度模型的约束条件包括：泊位分配约束、取料机分配约束、泊位‑装船机分配约束、取料机行走时间约束、装船机行走时间约束、装船作业完成时间约束、船舶作业时间和离港时间约束；获取数据集；所述数据集包括：泊位基本数据、装船机信息、取料机信息、来港船舶基本信息和船舶装舱信息；使用所述数据集，利用离散优化算法求解所述泊位‑装船设备协同调度模型，以获得各泊位和装船机的调度方案。本申请的调度方法通过为每艘船舶分配合理的泊位、取料机、装船机资源，以提高港口的整体作业效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609977A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110892189.X
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明设计身份识别技术领域，基于信道状态信息商距离的行人步态识别方法，其中数据采集：利用一个WiFi发射端以及两个WiFi接收端对感知区域内的人行走的CSI数据进行采集；信号预处理：对采集得到的CSI数据进行相关去噪处理，对CSI数据中包含的与人行走的无关噪声信息进行消除；CSID提取：利用信道状态信息商在复平面的变化信息包含了人行走的步态特征，提出CSID来表征信道状态信息商在复平面的变化；身份识别：结合深度学习在特征提取方面的优势，使用LSTM网络模型进行特征提取进而实现身份识别。该方法仅仅使用商业WiFi设备可以实现室内环境中人的身份被动感知，利用了人类行走的独有步态特征并结合深度学习模型实现了一个用户身份识别系统。
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公开(公告)号：CN111148099A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010001682.3
申请日：2020-01-02
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W12/04
Abstract: 本发明适用于通讯技术领域，提供了一种侧信道密钥生成方法、装置及通讯系统，该侧信道密钥生成方法可应用于进行加密通讯的信息发送端，其包括以下步骤：在发送通讯开始信号后，采集信道状态相位信息；对所述采集的信道状态相位信息进行相位校正，生成相位校正后的信道状态相位信息；对所述相位校正后的信道状态相位信息进行量化处理，生成预设长度的二进制位；对所述预设长度的二进制位进行校验，生成校验码，并发送给与所述信息发送端进行加密通讯的信息接收端；在所述预设长度的二进制位中随机选取位数生成通讯密钥，并将所述选取位数的索引发送给所述信息接收端。本发明提供的侧信道密钥生成方法，可以大大提高密钥生成的一致率、生成率、随机性和安全性。
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公开(公告)号：CN110351666A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910704588.1
申请日：2019-07-31
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W4/029 , H04B17/318 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种消除无线指纹地图二义性的方法，涉及定位服务技术领域，其包括以下步骤：S1，确定移动端的的最低采样周期，采集移动端的惯性传感器数据和RSSI数据；S2，通过粒子滤波将惯性传感器数据转换为逻辑轨迹和它的终点集合；S3，对终点集合按照权重分为A、B、C类，对应的形成A、B、C类轨迹簇：S4，将获得的A、B、C类轨迹簇形成队列；S5，消除指纹二义性，生成室内无线指纹地图，本发明的有益效果是：利用轨迹联合约束消除轨迹二义性，提高轨迹利用率，将数量巨大的短轨迹利用起来，通过提高轨迹利用率的方式不仅提升了数据的使用效率，也弥补因低频采样带来的数据总量不足。
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公开(公告)号：CN117078544A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311042350.X
申请日：2023-08-18
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于双重约束生成对抗网络的水下图像增强方法，利用水下AUV搭配摄像头在海底进行拍摄，获取水下图像，形成数据集；采取不同水域条件的背景光，形成合成数据集；通过两个生成器、两个判别器和物理模型组成网络；并在网络模型中加入损失函数，对生成器加以双重约束；将联合数据集作为网络的输入；训练生成器，固定生成器的参数不变再训练判别器，固定判别器再训练生成器；经过多次迭代后，损失函数趋近于最小值完成训练，得到对应的权重，完成网络训练，输入图像或者视频得的输出结果。本发明能够解决现有增强方法只能适应单一的水下环境；可以恢复不同水下场景的图像，产生的增强结果同时保证颜色逼真和细节清晰。
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公开(公告)号：CN116094873A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211416473.0
申请日：2022-11-12
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
IPC: H04L25/02 , H04B13/02 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种减缓频谱泄漏影响的轻量化MIMO‑OFDM水声信道估计方法，水下用户通过发送导频信号到UWA基站，UWA基站对接收到的信号进行转换，在角度‑时延域生成相应的稀疏图像；将稀疏图像二值化，并检测各亮斑中心点；由于频谱泄漏现象，图像中亮斑四周会存在点状拖尾现象，删除中心亮斑的拖尾杂点以保证信道及多径数量的估计准确性；根据信道参数与中心点坐标对应关系计算信道的角度、时延，并由此得出复衰落因子，之后通过信道模型重构出信道矩阵。本发明根据接收导频域转换后稀疏图像的特征，采用轻量化的检测方法，并减缓了频谱泄漏带来的路径数估计严重失误的问题，在低复杂度的前提下实现了较为准确的MIMO‑OFDM水声信道估计。
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