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公开(公告)号：CN108061897A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711268143.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明提供一种基于前视声呐的水下结构化环境线特征提取方法，包括：对前视声呐数据进行动态阈值分割，获取高回波强度点的总点数及其在载体系下的极坐标；在限定循环次数内从高回波强度点中随机选择两个不孤立且不相邻的点构建直线，选取到该直线距离小于预设阈值的点构成候选点集，计算候选点集的势与总点数的比例，若比例不小于阈值将该条直线作为辅助直线并终止循环；基于辅助直线参数及相应候选点集分布特点，构建结构化环境直线特征参数的投票空间，使用投票算法提取直线特征参数；基于直线特征附近点的分布情况，将直线特征裁剪为线段特征。本发明有效克服了随机采样的盲目性和投票算法的低效性。
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公开(公告)号：CN110057383B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910365817.1
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种AUV推位导航系统杆臂误差标校方法，属于水下航行器领域。针对AUV推位导航系统中因多普勒测速声纳(DVL,Doppler Velocity Log)未与航姿参考系统(AHRS,Attitude and Heading Reference System)一起安装在AUV质心而产生的杆臂误差进行标校，构建了适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，提出采用简单易行的回旋运动方式辨识杆臂长度。无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题，通过对AUV推位导航系统中的杆臂误差的补偿，可有效提高AUV推位导航系统的定位精度；同时方案可直接求取，不要求DVL、AHRS与质心(或浮心)位于同一直线上，即无论AUV的质心(浮心)在什么位置，都可以直接得到相应的杆臂长度，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN107766818B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201710972572.X
申请日：2017-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于声呐技术中信号处理领域，具体涉及一种启发式的水下结构化环境线特征提取方法。步骤有：获取机械扫描成像声呐原始数据；在载体系下进行声纳数据处理，并进行二值化处理，得到用于特征提取的点集；在载体系下使用投票算法进行投票以提取出结构化环境的直线特征；用启发式方法处理直线特征，得到能够描述结构化环境的线段特征；基于导航系统得到载体的位置信息和航姿信息，进而将提取到的线段特征转换到全局坐标系下。本发明解决了目前的机械式扫描前视声呐所运用的算法对水下结构化环境线特征提取不完备的问题，使用本方法从结构化环境中提取线段特征的准确率大于90％，并且本发明适用于水下同步定位与建图以及水下结构化环境特征建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110458019B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910617823.1
申请日：2019-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于水面图像的目标检测领域，具体涉及稀缺认知样本条件下的排除倒影干扰的水面目标检测方法。本发明首先利用稀缺水面数据集制作时的标注信息锁定目标模板，进行指定区域匹配实现倒影去除，再通过雾化、雨化等多种形式实现样本增强，之后搭建目标网络架构，并根据图中目标信息建立密集卷积结构，制定锚点尺度提取特征，进行深度目标检测。在验证网络中添加倒影判别模块，提高真实目标的识别精度，最后通过验证结果最优检测程序，优化网络的检测性能。与现有方法相比，本发明检测精度高，对重叠及遮挡的目标处理效果更佳，在水面、海洋图像的检测中尤为适用；能在样本得到补充的同时消除倒影对检测精度带来的影响，提高水面目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN108061897B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201711268143.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明提供一种基于前视声呐的水下结构化环境线特征提取方法，包括：对前视声呐数据进行动态阈值分割，获取高回波强度点的总点数及其在载体系下的极坐标；在限定循环次数内从高回波强度点中随机选择两个不孤立且不相邻的点构建直线，选取到该直线距离小于预设阈值的点构成候选点集，计算候选点集的势与总点数的比例，若比例不小于阈值将该条直线作为辅助直线并终止循环；基于辅助直线参数及相应候选点集分布特点，构建结构化环境直线特征参数的投票空间，使用投票算法提取直线特征参数；基于直线特征附近点的分布情况，将直线特征裁剪为线段特征。本发明有效克服了随机采样的盲目性和投票算法的低效性。
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公开(公告)号：CN110458019A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910617823.1
申请日：2019-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水面图像的目标检测领域，具体涉及稀缺认知样本条件下的排除倒影干扰的水面目标检测方法。本发明首先利用稀缺水面数据集制作时的标注信息锁定目标模板，进行指定区域匹配实现倒影去除，再通过雾化、雨化等多种形式实现样本增强，之后搭建目标网络架构，并根据图中目标信息建立密集卷积结构，制定锚点尺度提取特征，进行深度目标检测。在验证网络中添加倒影判别模块，提高真实目标的识别精度，最后通过验证结果最优检测程序，优化网络的检测性能。与现有方法相比，本发明检测精度高，对重叠及遮挡的目标处理效果更佳，在水面、海洋图像的检测中尤为适用；能在样本得到补充的同时消除倒影对检测精度带来的影响，提高水面目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN110057383A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910365817.1
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种AUV推位导航系统杆臂误差标校方法，属于水下航行器领域。针对AUV推位导航系统中因多普勒测速声纳(DVL,Doppler Velocity Log)未与航姿参考系统(AHRS,Attitude and Heading Reference System)一起安装在AUV质心而产生的杆臂误差进行标校，构建了适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，提出采用简单易行的回旋运动方式辨识杆臂长度。无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题，通过对AUV推位导航系统中的杆臂误差的补偿，可有效提高AUV推位导航系统的定位精度；同时方案可直接求取，不要求DVL、AHRS与质心(或浮心)位于同一直线上，即无论AUV的质心(浮心)在什么位置，都可以直接得到相应的杆臂长度，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN107766818A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710972572.X
申请日：2017-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G01S7/539 , G06K9/00503
Abstract: 本发明属于声呐技术中信号处理领域，具体涉及一种启发式的水下结构化环境线特征提取方法。步骤有：获取机械扫描成像声呐原始数据；在载体系下进行声纳数据处理，并进行二值化处理，得到用于特征提取的点集；在载体系下使用投票算法进行投票以提取出结构化环境的直线特征；用启发式方法处理直线特征，得到能够描述结构化环境的线段特征；基于导航系统得到载体的位置信息和航姿信息，进而将提取到的线段特征转换到全局坐标系下。本发明解决了目前的机械式扫描前视声呐所运用的算法对水下结构化环境线特征提取不完备的问题，使用本方法从结构化环境中提取线段特征的准确率大于90％，并且本发明适用于水下同步定位与建图以及水下结构化环境特征建模。
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