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公开(公告)号：CN119292336B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411822707.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/648 , G01C21/20 , G05D1/249 , G05D1/43 , G06V20/56 , G06V10/764 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种面向多栖无人艇的感知方法及系统，涉及无人艇控制技术领域，该面向多栖无人艇的感知方法包括：根据图像中每个像素点和对应的相邻像素点的灰度值的比较结果确定异常像素点；根据每个异常像素点确定每个异常像素点对应的偏离值；将偏离值小于第一预设阈值的异常像素点确定为边缘像素点，并根据全部边缘像素点对图像进行区域划分得到子区域图像；将子区域图像输入训练好的图像分类模型输出区域类型；确定预设行驶路线穿越目标区域时经过的目标子区域以及经过目标子区域的顺序，根据目标子区域对应的区域类型和经过目标子区域的顺序生成无人艇的控制策略。本发明可以有效提高无人艇控制的适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN119295741A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411804194.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/58 , G01S17/66 , G01S17/86
Abstract: 本发明提供了一种极地无人艇的目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及目标检测技术领域，包括：获取距离信息、无人艇行驶信息和待处理图像数据；当距离信息大于预设距离时得到待检测目标情况；当为待检测目标静态情况时，通过对待处理图像数据进行灰度处理后进行特征提取得到第一待检测目标特征；当为待检测目标动态情况时，将待处理图像数据输入双层特征融合模型得到第二待检测目标特征；当距离信息小于或等于预设距离时，将待处理图像数据输入YOLO卷积网络模型得到第三待检测目标特征；根据所述第一待检测目标特征或所述第二待检测目标特征或所述第三待检测目标特征确定待检测目标位置。本发明实现了提高目标跟踪精度。
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公开(公告)号：CN119284119B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411804192.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种极地运输登陆艇，涉及船舶技术领域，包括船体、支架、第一舵叶、第二舵叶、连杆、第一转轴、第二转轴和传动机构；支架安装于船体的尾部，第一舵叶通过第一转轴转动安装在支架上，第二舵叶通过第二转轴转动安装在支架上；第一舵叶包括第一展片和第二展片，两个展片交替安装在第一转轴上；连杆分别与第一展片和第二舵叶转动连接；第一转轴、第一展片和第二展片之间设有传动机构，传动机构具有可切换的第一传动状态和第二传动状态；第一展片与第二展片在第一传动状态下同向转动，在第二传动状态下反向转动。第二展片旋转至第一舵叶和第二舵叶之间的风道处，减小滑行距离，提升有效避险的性能。
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公开(公告)号：CN119319893A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411874171.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种减振艇底结构及水陆两栖艇，涉及水陆两栖艇的技术领域。减振艇底结构包括：减振气囊和高分子耐磨板；减振气囊和高分子耐磨板位于主船体的底部，减振气囊位于高分子耐磨板与主船体之间；减振气囊为圆筒形结构，其延伸方向为从主船体的艉至艏；减振气囊的数量为多个，且沿主船体的左右方向排列；减振气囊的形状跟随主船体的艇底型线；高分子耐磨板的数量为多个，通过交叉叠放的方式进行铺设，并且形状跟随主船体的艇底型线；高分子耐磨板的左右两侧与主船体的左右两侧相固定。本发明能够解决了传统耐磨层上设置的减震系统存在减振效果差、维修困难的问题。
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公开(公告)号：CN119284119A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411804192.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种极地运输登陆艇，涉及船舶技术领域，包括船体、支架、第一舵叶、第二舵叶、连杆、第一转轴、第二转轴和传动机构；支架安装于船体的尾部，第一舵叶通过第一转轴转动安装在支架上，第二舵叶通过第二转轴转动安装在支架上；第一舵叶包括第一展片和第二展片，两个展片交替安装在第一转轴上；连杆分别与第一展片和第二舵叶转动连接；第一转轴、第一展片和第二展片之间设有传动机构，传动机构具有可切换的第一传动状态和第二传动状态；第一展片与第二展片在第一传动状态下同向转动，在第二传动状态下反向转动。第二展片旋转至第一舵叶和第二舵叶之间的风道处，减小滑行距离，提升有效避险的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295712B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411804195.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于极地无人艇的目标识别方法，涉及目标识别技术领域，方法包括获取极地无人艇目标区域的图像数据和环境数据，其中，环境数据包括气象数据和障碍数据；提取图像数据的客观指标，并根据气象数据、障碍数据和客观指标，确定识别影响参数；根据识别影响参数，分割图像数据，生成至少一个缺陷图像和至少一个正常图像；根据识别影响参数，确定每个缺陷图像的缺陷类型，其中缺陷类型包括遮挡缺陷和清晰度缺陷；根据遮挡补偿图像和/或清晰度补偿图像，以及所有正常图像，生成待识别图像数据，并根据待识别图像数据，采用目标识别技术，生成目标识别结果。通过本发明的方法，可以提高目标识别的精度。
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公开(公告)号：CN119283547A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411825437.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种水面和冰雪路面行驶的两栖艇，涉及船艇技术领域，水面和冰雪路面行驶的两栖艇包括艇本体、履带移动底盘、浮箱结构和推进器，两个所述履带移动底盘分别设置于所述艇本体的两侧，且两个所述履带移动底盘相对所述艇本体在竖直方向上的高度可调，四个所述浮箱结构分别设置于所述艇本体的四角处，且四个所述浮箱结构相对所述艇本体在竖直方向上的高度可调，所述推进器设置于所述艇本体的尾部。本发明的水面和冰雪路面行驶的两栖艇，相比于现有技术，既可以在水面和冰雪路面上顺利行驶，又可以在水面和冰雪路面的过渡段，即浮冰区顺利通过。
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公开(公告)号：CN119295712A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411804195.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于极地无人艇的目标识别方法，涉及目标识别技术领域，方法包括获取极地无人艇目标区域的图像数据和环境数据，其中，环境数据包括气象数据和障碍数据；提取图像数据的客观指标，并根据气象数据、障碍数据和客观指标，确定识别影响参数；根据识别影响参数，分割图像数据，生成至少一个缺陷图像和至少一个正常图像；根据识别影响参数，确定每个缺陷图像的缺陷类型，其中缺陷类型包括遮挡缺陷和清晰度缺陷；根据遮挡补偿图像和/或清晰度补偿图像，以及所有正常图像，生成待识别图像数据，并根据待识别图像数据，采用目标识别技术，生成目标识别结果。通过本发明的方法，可以提高目标识别的精度。
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公开(公告)号：CN119292336A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411822707.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/648 , G01C21/20 , G05D1/249 , G05D1/43 , G06V20/56 , G06V10/764 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种面向多栖无人艇的感知方法及系统，涉及无人艇控制技术领域，该面向多栖无人艇的感知方法包括：根据图像中每个像素点和对应的相邻像素点的灰度值的比较结果确定异常像素点；根据每个异常像素点确定每个异常像素点对应的偏离值；将偏离值小于第一预设阈值的异常像素点确定为边缘像素点，并根据全部边缘像素点对图像进行区域划分得到子区域图像；将子区域图像输入训练好的图像分类模型输出区域类型；确定预设行驶路线穿越目标区域时经过的目标子区域以及经过目标子区域的顺序，根据目标子区域对应的区域类型和经过目标子区域的顺序生成无人艇的控制策略。本发明可以有效提高无人艇控制的适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN119295741B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411804194.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/58 , G01S17/66 , G01S17/86
Abstract: 本发明提供了一种极地无人艇的目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及目标检测技术领域，包括：获取距离信息、无人艇行驶信息和待处理图像数据；当距离信息大于预设距离时得到待检测目标情况；当为待检测目标静态情况时，通过对待处理图像数据进行灰度处理后进行特征提取得到第一待检测目标特征；当为待检测目标动态情况时，将待处理图像数据输入双层特征融合模型得到第二待检测目标特征；当距离信息小于或等于预设距离时，将待处理图像数据输入YOLO卷积网络模型得到第三待检测目标特征；根据所述第一待检测目标特征或所述第二待检测目标特征或所述第三待检测目标特征确定待检测目标位置。本发明实现了提高目标跟踪精度。
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