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公开(公告)号：CN111626966A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010638940.9
申请日：2020-07-07
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种声呐图像的去噪模型训练方法，所述声呐图像的去噪模型训练方法包括以下步骤：获取作为训练图像的多个第一声呐图像，并对各个所述第一声呐图像进行分割得到多个第一子图像；在各个所述第一子图像中确定满足平滑条件的第一子图像以确定为平滑区域，所述平滑区域为无回波的图像；确定每个所述平滑区域对应的增广的噪声空间，以作为训练样本；根据各个所述训练样本对预设模型进行训练得到声呐图像的去噪模型。本发明还公开一种声呐图像的去噪模型训练装置和可读存储介质。本发明通过去噪模型能够准确的对声呐图像进行去噪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219709B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111411499.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。
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公开(公告)号：CN116383446A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310359202.4
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 一种基于异构引文网络的作者分类方法，具体涉及一种利用基于元结构的异构图表示学习的引文网络中作者的分类方法，为解决GNN方法对引文网络中的作者进行分类时，异构图表示学习的效率和准确率低，导致引文网络中作者分类效率和准确率低的问题。将某个领域的引文网络抽象为异构图，分别定义异构图及其包含的元路径和元图，异构图中节点类型包括文章、作者和会议；依次利用图结构学习器、图结构扩展器和图结构筛选器对异构图进行处理得到筛选的新图结构；根据HAN模型构建图结构分析器，利用图结构分析器对筛选的新图结构进行节点嵌入，完成引文网络的异构图表示学习，根据异构图表示学习对作者进行分类，得到分类后的作者。属于作者分类领域。
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公开(公告)号：CN116821420B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202310384795.X
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/901 , G06N5/025 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力的语义图划分方法，涉及计算机集群图计算技术领域。本发明是为了解决现有图划分方法还存在图划分质量低、语义汇聚度低的问题，从而导致后续图计算速度慢、计算任务执行效率低以及通信成本高的问题。本发明包括：获取语义图，从语义图中提取图结构数据和语义特征数据，然后对语义特征数据降维；构建基于注意力的语义图划分网络，将图结构数据和降维后的语义特征数据输入基于注意力的语义图划分网络，获得语义图划分方案；构建异构感知的高纬度优先图划分网络，利用语义图划分方案划分语义图，获得划分结果，将划分结果输入到异构感知的高纬度优先图划分网络中对语义图进行二次划分，获得最终图划分方案。本发明用于图划分。
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公开(公告)号：CN114219709A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111411499.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。
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公开(公告)号：CN112949656A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110237861.1
申请日：2021-03-03
Abstract: 本发明公开了一种水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：通过孪生特征网络对实时区域与搜索区域进行特征提取，计算并生成相关性特征；构建权重网络，对所述实时区域与所述搜索区域之间各通道的所述相关性特征进行权重分配并融合，生成相似性响应图；通过多峰模式检测所述相似性响应图；若所述相似性响应图满足预设条件，则计算并输出最终坐标；本发明解决现有技术中不能很好地表达图像的早期特征，且无法适用于由水下高程数据转化的灰度地形图像的精确定位的问题；实现了增强网络输出特征的表达能力，以及提高定位结果的可靠性。
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