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公开(公告)号：CN117665757A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311569818.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种可重构的水下三维激光扫描系统及方法，属于水下机器人水下环境三维扫测技术领域。解决水下激光扫描系统不可重构具有结构固定，不可根据实际需求变动扫描线束和形式等问题，导致点云数据比较稀疏、信息采集不足、扫描速度慢、探测范围小等的问题。包括水下摄像模块、激光发射器模块、并联电路模块和数据处理中心模组单元，激光发射器模块与并联电路模块电性连接，水下摄像模块、并联电路模块与数据处理中心模组单元电性连接。本发明可根据水下机器人的需求，任意添加水下摄像模块和激光发射器模块，扩大扫描范围，增加视野，具有结构简单、扫描模式灵活变换、点云数据稠密、成像精准等优点。
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公开(公告)号：CN117664106A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311623765.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种水下机器人仿生类脑同步定位与环境感知方法，本发明涉及一种水下机器人导航，本发明为解决现有的水下机器人导航存在视觉里程计效果差、鲁棒性不足以及闭环检测准确率较低的问题，机器人首先通过声呐传感器获取环境特征信息，通过导航传感器获得自身运动信息，通过声视觉处理方法对声呐数据进行处理得到局部场景模板，对传感器数据进行预积分处理，将处理后的数据作为卷积神经网络的输入，输出运动位移，形成机器人对自身位置的感知。最后，由经验地图对以上信息进行整合，通过闭环检测对经验地图进行更新，减少机器人在运动过程中产生的漂移，从而完成经验地图的构建。本发明属于仿生学及运动导航技术领域。
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公开(公告)号：CN113240046B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110611831.2
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和自然语言处理领域，具体涉及的是一种基于知识的视觉问答任务下的多模态信息融合方法。本发明将外部知识作为一个单独的模态，拓展了基于知识的视觉问答的思路；使用纯正的注意力方法将自然语言问题、图像和三元组形式的知识这三个模态进行深层的融合，为基于知识的视觉问答任务提供了新颖有效地解决方案，本发明提出的多模态融合技术不局限于基于知识的视觉问答任务，可以将其扩展到其他多模态任务当中去；使用新颖有效地位置编码方法为图像的位置进行编码，比传统方法中不利用图像位置信息或者使用图像区域坐标作为位置信息，本发明中的位置编码更加有效，可以高效的解决基于知识的视觉问答任务中跟图像位置相关的问题。
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公开(公告)号：CN113177969B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110471464.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动方向变化的候选种子的点云单目标跟踪方法，包括训练模块和测试模块，训练模块首先对点云预处理得到模板点云，其次使用高斯采样得到候选点云，再次将模板点云和候选点云输入编码器进行编码，得到对应的特征向量，最后分别计算距离损失函数与方向损失函数并且训练整个模型。测试模块首先使用预先训练的PointRcnn模型进行目标检测，其次进行候选区域采样，再次将采样的候选点云与上一帧跟踪目标点云输入到训练好的模型进行编码，最后对编码后的特征向量使用余弦相似性对比进行目标跟踪。本发明方法能够提高单目标跟踪精度，有效防止错跟踪现象出现。
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公开(公告)号：CN111553934B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010333573.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用多维度融合的多船舶跟踪方法，包括：图像预处理；通过前端特征提取模块提取船舶特征；将当前帧船舶目标特征图分别与之前所有帧中船舶目标的特征图经特征融合模块进行融合，得到融合后特征；将融合后特征经后端特征提取层得到当前帧船舶目标与之前所有帧中船舶目标之间的关联矩阵，根据相似性得到预跟踪的结果；将预跟踪的结果利用运动匹配优化模块进行优化得到最终跟踪结果。本发明引入ASPP模块提高网络对于不同尺寸目标的建模能力，使得特征更能表达语义信息；提出了联合检测区域建模模块，进一步提升建模能力；提出运动匹配优化模块达到对预跟踪结果的优化与精修，使得跟踪器更为稳定，不过度于依赖检测器的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112729306A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011521431.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 适用于AUV的海底地形图可导航区自主提取方法，属于水下航行器地形辅助导航系统领域。解决了现有可导航区的获取方法前期工作量、计算方式复杂，且无法实时获取可导航区的问题。本发明先获取N个条带的高度起伏数据；再根据获取的N个条带的高度起伏数据构建三维海底地形图，并对构建的三维海底地形图进行特征提取，并对提取的特征点进行区域划分，获得1个或多个参考区；最后获取每个参考区的4个边界点，获得该参考区的轮廓，并将该参考区的轮廓所对应的区域作为可导航区，从而实现了对可导航区的提取。本发明主要用于获取对导航系统进行校准的可导航区。
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公开(公告)号：CN111553934A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010333573.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用多维度融合的多船舶跟踪方法，包括：图像预处理；通过前端特征提取模块提取船舶特征；将当前帧船舶目标特征图分别与之前所有帧中船舶目标的特征图经特征融合模块进行融合，得到融合后特征；将融合后特征经后端特征提取层得到当前帧船舶目标与之前所有帧中船舶目标之间的关联矩阵，根据相似性得到预跟踪的结果；将预跟踪的结果利用运动匹配优化模块进行优化得到最终跟踪结果。本发明引入ASPP模块提高网络对于不同尺寸目标的建模能力，使得特征更能表达语义信息；提出了联合检测区域建模模块，进一步提升建模能力；提出运动匹配优化模块达到对预跟踪结果的优化与精修，使得跟踪器更为稳定，不过度于依赖检测器的性能。
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公开(公告)号：CN111160354A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911388248.9
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合图像信息的海天背景下船舶图像分割方法，本发明针对于待分割的船舶图像，首先利用训练好的干扰因素判别器判别船舶图像对应的环境类型；然后利用所述环境类型对应的船舶提取器进行船舶的分割提取；采用基于神经网络的分类网络构建干扰因素判别器；利用训练集进行训练，得到训练好的干扰因素判别器；采用基于神经网络的分割网络构建不同环境下的船舶提取器；利用训练集中每种环境下的船舶图像分别进行训练，得到不同环境下船舶图像分别对应的训练好的船舶提取器。主要用于图像中船舶的分割提取。解决利用现有的分割算法进行海天背景下船舶图像分割存在分割精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN110057365A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910365822.2
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及水下导航领域，具体涉及一种大潜深AUV下潜定位方法。通过AUV搭载水下通信节点、捷联惯导系统和温盐深传感器；构建纯距离误差估计滤波模型；水面母船向AUV发送NED坐标系位置信息及时间信息；AUV记录捷联惯导系统定位信息及温盐深传感器信息；通过传输时间和温盐深传感器信息得到AUV到母船的测距信息；构建强跟踪UKF算法；融合水面母船水平定位信息、测距信息和捷联惯导系统定位信息和深度信息，跟踪深潜过程中AUV在NED坐标系下的水平定位误差以及载体坐标系下AUV的测速误差，对捷联惯导系统校正得到精确AUV下潜定位信息。本发明能够扩展AUV捷联惯导系统的水下在线校正手段，有效降低定位误差修正时间成本和设备成本，增强AUV的海洋环境适配能力。
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公开(公告)号：CN106339355B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610794663.4
申请日：2016-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于航迹预测技术领域，具体涉及一种舰载机着舰短期航迹在线预测方法。本发明包括：将航母速度、自然环境和飞行员技能等缓变影响因素定义为先验静态影响因素，将甲板运动、尾流场等难于建模的快变影响因素定义为后验动态影响因素；在数据库航迹中提取与待预测航迹具有相似先验影响因素的航迹组成预备参考航迹数据集；在预备参考航迹数据集中提取与待预测航迹的前向航迹具有相似运动规律的航迹，组成参考航迹数据集；利用参考航迹数据集在线构建RBF变结构神经网络预测模型；利用RBF变结构神经网络预测模型预测舰载机未来2秒的着舰航迹。本发明具有预测精度高、预测时间复杂度低等优点，可用应于辅助提高舰载机着舰安全性。
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