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公开(公告)号：CN113780362A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110945451.2
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提出一种基于隐马尔可夫模型的探地雷达地下空洞目标自动识别方法，所述方法共6个步骤：对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行预处理得到处理后的横向波纹得到抑制的图像；对生成的图像进行预筛选标注明确空洞目标像素位置；利用已标注的数据进行图像增广处理得到处理后的具有相似分布的图像；利用增广图像数据集，使用三种方法进行特征提取得到特征向量数据集；将获得的特征向量分为训练集和验证集，对隐马尔可夫模型进行训练得到权重模型；将获得的验证集输入得到的权重模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标识别分类。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN113780361B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110944158.4
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: G06V10/764 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于2.5D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，所述方法包括步骤1：对已经得到的探地雷达的三维回波图像进行直达波去除，以及小波去噪；步骤2：将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，分别为横向管线、纵向管线、地下空洞和无目标四类，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；步骤3：利用步骤2的训练集和验证集对2.5D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；步骤4：利用步骤3获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测。本发明解决了传统方法识别地下管线目标效率低以及准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN113780362B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110945451.2
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/50
Abstract: 本发明提出一种基于隐马尔可夫模型的探地雷达地下空洞目标自动识别方法，所述方法共6个步骤：对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行预处理得到处理后的横向波纹得到抑制的图像；对生成的图像进行预筛选标注明确空洞目标像素位置；利用已标注的数据进行图像增广处理得到处理后的具有相似分布的图像；利用增广图像数据集，使用三种方法进行特征提取得到特征向量数据集；将获得的特征向量分为训练集和验证集，对隐马尔可夫模型进行训练得到权重模型；将获得的验证集输入得到的权重模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标识别分类。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN113780361A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110944158.4
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提出一种基于2.5D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，所述方法包括步骤1：对已经得到的探地雷达的三维回波图像进行直达波去除，以及小波去噪；步骤2：将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，分别为横向管线、纵向管线、地下空洞和无目标四类，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；步骤3：利用步骤2的训练集和验证集对2.5D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；步骤4：利用步骤3获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测。本发明解决了传统方法识别地下管线目标效率低以及准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN115311531A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210881472.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S7/41 , G01S13/88
Abstract: 本发明提出一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法。所述方法包括对已获取的探地雷达地下空洞目标的回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行增益，突出空洞目标像素位置特征；利用增益后的图像进行降噪处理，抑制杂波影响；对处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注；将获得的数据制成图像检测数据集；用获得的检测数据集训练RefineDet网络模型，得到网络权重参数；利用训练后的网络模型对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测。本发明解决现有方法难以检测地下空洞目标的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114169411A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111384746.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于3D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，通过探地雷达获得三维回波图像，对三维回波图像进行预处理，将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；利用的训练集和验证集对3D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；利用获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测，最终标注出带有地下管线信息的三维回波图像；本发明可以将地下管线目标识别概率提高到95％以上，且对探地雷达三维回波图像的地下管线目标进行检测可以有效提高识别概率并且可以大幅降低管线虚检概率。
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公开(公告)号：CN111817721A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010638473.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法，属于信号处理技术领域。针对当前压缩感知过程中因测量矩阵性能缺陷而信号重构质量差，而现有的测量矩阵优化方法结构复杂、不易实现等问题，本发明提出了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法。首先，用Logistic映射生成与测量矩阵同等大小的序列，然后用生成的序列提升测量矩阵中元素的随机性，从而完成对测量矩阵的优化，得到优化后的测量矩阵。经过实验验证分析，本发明能够提高压缩感知信号的重构质量，同时优化方法简单易行且快速高效，实用性强。
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公开(公告)号：CN108365954B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810132547.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种控制码复用方法，包括信道检测、发送端发送密文、调制密文序列和解调密文序列以完成密文信息传递，本发明提出一种有效对抗量子信道多类型非相干攻击的融合偏振基选择和顺序重排的控制码复用方法。偏振基选择和顺序重排两种量子信号调制模式，在克服攻击方面各具优势，但目前研究无法将两种模式兼顾，本发明提出一种控制码复用方法，可以承载这两种模式，达到克服多类型非相干攻击的效果。
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公开(公告)号：CN110852813A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911142345.X
申请日：2019-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种智能物联购物车系统及其购物方法。所述系统包括：电源模块、UHF RFID模块、ARM主控制器、STM32协处理器、触摸显示屏、UWB室内定位模块和辅助室内定位基站；所述电源模块连接ARM主控制器，所述ARM主控制器连接UHF RFID模块、STM32协处理器、触摸显示屏，所述STM32协处理器连接UWB室内定位模块，所述辅助室内定位基站分布在超市内，所述ARM主控制器与UHF RFID模块通过FT232RL USB转串口模块连接。本发明可根据用户的历史购物信息进行精准广告投放，为商家创造效益的同时避免了顾客错过感兴趣的促销信息。
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公开(公告)号：CN108365954A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810132547.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种控制码复用方法，包括信道检测、发送端发送密文、调制密文序列和解调密文序列以完成密文信息传递，本发明提出一种有效对抗量子信道多类型非相干攻击的融合偏振基选择和顺序重排的控制码复用方法。偏振基选择和顺序重排两种量子信号调制模式，在克服攻击方面各具优势，但目前研究无法将两种模式兼顾，本发明提出一种控制码复用方法，可以承载这两种模式，达到克服多类型非相干攻击的效果。
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