-
公开(公告)号：CN102175245A
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN201110031277.7
申请日：2011-01-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于海流历史统计信息的水下潜器路径规划方法，包括确定航行区域，将航行区域栅格化、利用海流历史统计数据库生成航行区域内的海流场、利用电子海图作为环境场，将航行区域内的障碍物、岛屿、浅水区进行简化合并，生成禁航区、将海流信息和禁航区信息按照栅格进行存储、构造路径评价函数、利用粒子群算法进行最优路径搜索、输出路径，路径规划结束几个步骤。本发明利用海流历史统计数据库生成接近真实值的海流场，在充分考虑海流影响的情况下，设计了考虑航行安全性、经济性、光滑性相结合的路径评价函数，利用粒子群优化算法作为路径搜索算法进行水下潜器全局路径规划，以规划出更接近实际航行路线的潜器航行路径。
-
公开(公告)号：CN119129795A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411020312.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法，属于大气科学技术领域。本发明方法采用多尺度大核时空预测神经网络构建气温时空预测模型，该模型为编码器‑时空翻译器‑解码器的架构，时空翻译器的核心模块MSSTA分解为多尺度空间注意MSST和时间演化注意TEA，MSST从多尺度角度分解大核卷积，捕捉不同尺度的空间特征信息，TEA关注多尺度空间特征在随时间的全局平缓演化和局部急促演化；再利用目标区域的ERA5‑Land气温数据训练模型，将训练后的模型用于目标区域的气温时空预测。本发明方法考虑了气温在不同尺度下变化存在差异的特性，学习多尺度时空特征变换，能够获得更精准的气温时空预测结果。
-
公开(公告)号：CN119106600A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411020268.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种利用多源海洋数据预测高分辨率三维温盐场变化的方法。本发明方法将三维温盐预报转化为水平方向的海洋表层要素预报和联合对海下次表层温盐的反演，首先利用低分辨率卫星遥感数据使用M‑ViT模型构建海表温度预测模型和海平面异常预测模型，对预测的海表温度、海平面异常预测数据进行差值与高分辨率的海下三维温盐数据匹配，再使用SimVP‑gsta模型构建海下三维温盐预测模型，实现海表温度联合海平面异常的低分辨率数据对海下三维温盐高分辨率的预测。本发明避免了高分辨历史数据堆叠产生的数据量问题，在不降低预测结果的时间及空间分辨率前提下，能有效增长预测时效，且在绝大多数层能准确预测海洋温度与盐度。
-
公开(公告)号：CN118864697A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410235433.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进MC算法的海洋领域可视化方法，采用细分拓扑结构的方法对拓扑二义性进行改进，使用八叉树数据结构对MC算法的效率进行优化，避免计算大量的空白体素。然后对八叉树的结构结构进行改进，优化为长度为八的固定数组，以此降低算法所需要的存储空间；开启多线程并行计算，每个线程针对性的处理某一类三角面片，针对海洋数据高度跨越不均的特点进行插值。本发明优化了传统MC拓扑结构错误，遍历大量空白体素导致的效率不高，占用空间较多，海洋三维数据高度跨越不均导致分辨率不一致等问题，准确性和计算效率优异，目前的显卡都可以对三角面片进行硬件加速的绘制，可以为研究海洋体视化的人员提供可视化平台。
-
公开(公告)号：CN118134743A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410235299.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于CUDA的水下声场模型Bellhop并行优化方法，属于计算海洋声学技术领域。本发明方法识别出Bellhop的二维和三维计算中计算时间占比最高的热点函数BellhopCore，开发单精度版本的Bellhop模型，调整热点函数的算法步骤；设计一个基于CUDA的核函数，在声线层面上将热点函数的计算任务映射到GPU的多个线程上执行；CPU将总的计算任务平均分配到多个GPU上并行执行，每个GPU将子任务分配给多个CUDA流执行；所有线程计算完毕后，同步GPU的计算结果到CPU，生成水下声场模型。本发明减少了数据的存取和管理开销，提高了Bellhop模型模拟海洋真实环境下的水声传播的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116908940A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310842860.9
申请日：2023-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的卫星降水预测方法，属于气象技术领域；具体包括：首先，使用历史卫星观测数据和历史降水量网格数据构建卫星降水预测数据集；然后，构建基于深度学习的卫星降水预测模型；利用卫星降水预测数据集对搭建的卫星降水预测模型进行训练，得到卫星降水预测模型的最优参数；将实时的卫星观测数据输入训练好最优参数的卫星降水预测模型中，输出未来时刻的降水量数据，从而实现实时的卫星降水预测。本发明具有较好的区域扩展能力，仅需要获得卫星观测资料，即可扩展至其他地区进行降水预测。
-
-
公开(公告)号：CN115758898A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211485897.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海洋稀疏观测数据同化方法，属于海洋观测技术领域。首先根据海洋历史再分析数据构建训练数据集，然后构建基于深度学习的神经网络模型，并利用训练数据集对该基于深度学习的神经网络模型进行训练，得到稀疏观测数据同化计算模型。最后将稀疏观测数据输入同化计算模型中，得到融合观测信息后的分析场。本发明利用深度神经网络的非线性映射能力，通过学习海洋历史再分析数据构建稀疏观测数据同化计算模型，提高了稀疏观测数据的利用效率，克服了现有数据同化技术的不足。
-
公开(公告)号：CN108490472B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810082656.0
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊自适应滤波的无人艇组合导航方法，由捷联惯性导航系统和全球定位系统组成。无人艇执行任务时其船体较小受环境影响较大，本发明目的是改善由于量测噪声统计特性随实际外部环境不同导致的常规卡尔曼滤波发散问题，并提高捷联惯性导航系统/全球卫星导航系统的滤波精度。该方法通过监测理论残差和实际残差的协方差一致程度，应用模糊推理系统不断调整滤波器的增益系数，对卡尔曼滤波器进行在线自适应调整，最终实现最优估计。本发明所设计的自适应滤波方法能够准确的估算出系统的实时量测噪声统计特性，使无人艇组合导航系统输出更精确的位置和速度信息。
-
公开(公告)号：CN112102286A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010964358.1
申请日：2020-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于Weyl变换的声纳图像特征提取方法，利用Weyl变换获取声纳图像的特征值，主要包括图像预处理、掩膜采样、像素矢量化、构建多尺度置换矩阵、特征空间降维、计算Weyl变换特征值等步骤。本发明利用Weyl变换实现对声纳图像的特征提取，图像中不同形式的二元周期性变换在Weyl系数中具有不同的特征，借助Weyl变换能够准确捕捉声纳图像的灰度分布模式，由于Weyl变换对于一系列多尺度几何变换具有高度对称性，使得图像样本在特征空间内呈现紧致且有显著区分性的集簇分布形式。通过上述方法，本发明能够有效且稳定地提取声纳图像中的灰度分布特征，提升了声纳图像目标识别的准确性和鲁棒性，为水下目标识别提供了新的技术方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
165
records
(took 0.035 seconds)
