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公开(公告)号：CN120009827A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510165088.0
申请日：2025-02-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种长基线场景下幅度信息辅助粒子滤波的水下目标跟踪方法，本发明属于长基线场景下的水下目标跟踪领域，涉及长基线场景下幅度信息辅助粒子滤波的水下目标跟踪方法。本发明的目的是为提高长基线场景下水下目标跟踪精度。包括以下步骤：一、初始化粒子的状态和权值；二、采用卡尔曼滤波器对所有粒子的状态向量的均值和协方差进行预测；三、根据测量值，对所有粒子结构体中的信息进行更新；四、根据粒子的权值计算有效粒子数；若有效粒子数小于门限值，则对粒子进行重采样，执行五；若有效粒子数大于等于门限值，则执行五；五、重复二到五，直到遍历完所有测量值；基于最后一个测量值中权值最大的粒子，得到时延跟踪结果。
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公开(公告)号：CN118964805A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151062.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 一种基于平滑循环周期图的谱相关估计方法，本发明属于非平稳信号处理领域，涉及基于平滑循环周期图的谱相关估计方法。本发明的目的是为了解决现有的快速谱相关估计方法难以同时兼顾谱相关的估计质量、计算速度与内存需求，导致分离信号的循环频率和谱频率信息计算速度慢，代价高的问题。过程为：一：对信号进行L点快速傅里叶变换得到频谱；二：确定重叠保留法的最优分段段长M；三：基于频谱、最优分段段长M和重叠保留法对每一个k计算谱相关在谱频率fk的一个切片(α,fk)，所有(α,fk)切片组成谱相关#imgabs0#四：对谱相关#imgabs1#进行幅度修正，获得修正后的谱相关#imgabs2#
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公开(公告)号：CN114218764A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111417897.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种水下运动声源动态声场模拟计算方法及系统，其中，该方法包括：根据预设运动声源建立坐标系并划分接收水听器的网格点；对声源的发射信号进行降采样获得序列；对序列插值得到声源位置序列；令i＝0，n＝0，计算水听器i上对应时刻n时，水听器与声源之间的冲激响应，并计算接收信号的时间序列ri(t)；迭代上述过程，直到n等于运动轨迹长度，此时得到的ri(t)为水听器i上的接收信号时间序列；令i＝i+1，n＝0，将水听器位置改为下一个网格点，重复计算，直到所有网格点上的接收信号计算完成；将所有网格点计算得到的接收信号进行组合，起始时刻对齐，最后得到动态声场模拟计算结果。该方法能在声源以任意速度运动和复杂界面下，对其产生的动态声场和接收信号进行模拟计算。
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公开(公告)号：CN111951242A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010786527.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中海石油深海开发有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法，是一套对多波束测深声纳系统在水下采回的数据进行气体目标检测的方法，包括以下步骤：步骤1：选取数据集，将数据集里的初始数据进行全局归一化处理。步骤2：将归一化后的图像数据进行去旁瓣处理。步骤3：转为扇形图。步骤4：整理数据集。步骤5：输入待检测图像，并提取候选区域。步骤6：区域归一化操作。步骤7：分类与回归。发明提供了一种自动检测识别气体泄露的方法，相比于传统图像处理方法，本方法能够适应的环境比较多样，检测的稳定性较高，目标识别的位置更为准确，适用于能够采集到比较多数据并且环境比较多变的水下气体目标检测。
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公开(公告)号：CN109754386A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910037353.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种递进式前视声纳图像融合方法。算法分为初融合和再融合步骤。针对声纳图像清晰度特殊性，使用Gabor能量和局部方向对比度作为融合规则。在初融合步骤中，使用NSCT将源图像分解为高频和低频成分，分别采用局部方向对比度和Gabor能量作为融合规则进行融合，得到融合图像高频和低频成分，采用NSCT反变换得到初融合图像。再融合步骤中，利用源图像和初融合图像之间的均方根误差RMSE确定源图像中的有利区域，其间使用形态学后处理平滑区域边界，随后将源图像像素灰度分别按照拼接线划分的区域直接传递到融合图像中，而边界区域像素灰度等于初融合图像对应像素灰度以消除源图像之间的明显过渡区。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104156522B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410374468.7
申请日：2014-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像处理领域，具体涉及一种基于UFIR矩不变量的模式识别方法。本发明包括：对原图像进行变换，每一个像素点分别乘以变换因子；计算变换后图像的UFIR矩函数；将计算后的UFIR矩函数表示为几何矩的线性和的形式；将表达式中的几何矩替换为几何矩不变量，得到原图像的UFIR矩不变量；选取5幅形状相同的物体作为标准图像，分别计算标准图像的UFIR矩不变量；对结果进行处理，计算绝对均值以及单次测量值减去均值后的绝对值的和；选取一幅图像作为标准图像，分别进行平移、缩放和旋转变换，计算变换后图像的UFIR矩不变量。本发明的UFIR矩不变量对于图像变换具有更好的不变性。
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公开(公告)号：CN104636753B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510056549.7
申请日：2015-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。
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公开(公告)号：CN104156953B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410374455.X
申请日：2014-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域,具体涉及一种基于离散正交矩的图像重构方法。本发明包括：对UFIR多项式进行归一化处理；利用归一化UFIR多项式关于阶数的递推关系，计算出全部阶数的归一化UFIR多项式；求解关于UFIR最高两阶多项式的方程组,得到同阶多项式关于自变量的递推关系,求出最高两阶UFIR多项式的一个特解,求出全部阶数的UFIR多项式；利用已经计算出的归一化UFIR多项式，对图像构造图像的UFIR矩函数；应用图像的UFIR矩函数，对图像进行重构。本发明中UFIR多项式不是多参数的多项式，应用时避免了选取最优参数的问题，并且能得到相近的处理结果，因此UFIR矩更加适合实时处理。
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公开(公告)号：CN103616697B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310652190.0
申请日：2013-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明实现的是一种智能水下激光探测系统。该系统通过运行VxWorks的嵌入式平台控制水下激光器，通过水下激光器获取水下目标的原始激光图像，在VxWorks系统下对获取的激光图像进行处理，估计目标方位，然后根据处理结果生成改进的水下激光器系统参数，并使用该参数调整水下激光器设置，再次对目标进行成像。经过多次自动调整，该系统最终可获取清晰的目标图像。同时该系统通过扩展，可连接PC机来实时监测系统的图像处理结果。本发明适用于水下目标的自动探测，同时还可进行水下激光图像处理算法以及水下激光器自动控制算法的开发与调试。
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公开(公告)号：CN103116883B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201210439838.1
申请日：2012-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供的是一种自适应门限的NCC配准方法。选取一个初始的NCC门限值对两幅图像中的特征点进行配准；利用配准的特征点对求得两幅图像间的仿射变换矩阵；将待配准图像利用求得的仿射变换矩阵做仿射变换；求出仿射变换后的待配准图像与基准图像间的互信息熵；利用加入了进退法与黄金分割法的powell寻优迭代算法，将互信息作为搜索准则进行NCC门限的自适应迭代；利用powell算法不断改变NCC门限值，进行迭代；迭代结束后，找到最大的互信息熵并且得到此时对应的NCC门限值；将得到的NCC门限值作为最终的门限值进行特征点对的配准。本发明用于基于特征点的图像配准，与特征点检测算法配合使用，达到配准图像的目的。
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