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公开(公告)号：CN105700540A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610132773.4
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0808
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的无人机飞行控制电路，包括：控制器模块、九轴测量模块、姿态解算模块、PID控制模块和遥控舵机模块，其中，九轴测量模块、姿态解算模块、PID控制模块以及遥控舵机模块依次电连接；九轴测量模块用于根据加速度计、陀螺仪和所述磁力计传送的测量数据生成并输出九轴数据；姿态解算模块用于根据九轴数据生成并输出飞行姿态数据；PID控制模块用于根据九轴数据以及飞行姿态数据计算生成电机控制数据，遥控舵机模块用于根据遥控信号、电机控制数据生成用以控制电子调速器的控制信号。本发明的基于FPGA的无人机飞行控制电路，通过采用FPGA作为微控制器，实现对无人机的各个电机的并行控制，提高了电机控制的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN105691572A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610049111.0
申请日：2016-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: B63H1/32 , B25J9/107 , B25J9/1075
Abstract: 一种气动肌肉拮抗式驱动的仿青蛙游动机器人，它涉及一种仿青蛙游动机器人。本发明使用拮抗式肌肉驱动关节，能够同时调整关节的角度和刚度，并且机器人整体结构紧凑，能够实现水下运动。本发明的每个大腿本体(2)分别通过一个髋关节(5)可转动安装在基体本体(1)的一侧，每个小腿本体(3)通过一个膝关节(6)与一个大腿本体(2)可转动连接，每个足部(4)通过一个踝关节(7)与一个小腿本体(3)可转动连接。本发明尤其适用于水下环境探索。
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公开(公告)号：CN105598964A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610049075.8
申请日：2016-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/14
CPC classification number: B25J9/142
Abstract: 一种提供气动肌肉工作的独立供气气动系统，它涉及一种气动系统。本发明为了解决现有的气动系统需要大体积气缸储存高压气体，并且通过压力比例阀调压设备对气动肌肉充气和排气，存在无法通过减小气动系统体积和质量来将气动系统集成到移动机器人中的问题。本发明的高压舱和低压舱相对设置且高压舱和低压舱之间通过气泵连通，电池接在气泵上并为气泵供电，高压舱连接空气过滤阀并通过一个开关气动系统为一个气动执行单元提供气源，低压舱通过另一个开关气动系统为该气动执行单元提供排气空间，高压舱压力传感器用于测量高压舱的舱内压力，低压舱压力传感器用于测量低压舱的舱内压力。本发明尤其适用于仿青蛙游动机器人。
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公开(公告)号：CN103344405B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310275300.6
申请日：2013-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种柱形非药式水下爆炸冲击波等效加载实验装置，它涉及一种水下爆炸冲击波等效加载实验装置，具体涉及一种柱形非药式水下爆炸冲击波等效加载实验装置。本发明为了解决炸药式水下爆炸冲击波加载实验不能在实验室内普遍展开，且重复率低、测量精度不够的问题。本发明的主加载水舱和轻气炮呈一字型水平设置，主加载水舱的头部端与轻气炮的炮口相对，活塞安装在主加载水舱的头部端内，测试靶板固定安装在主加载水舱的尾部端内，主加载水舱的外侧壁上沿主加载水舱长度方向均布设有多个冲击波测量机构安装口，驱动弹安装在轻气炮的炮口内，两个测速机构并排安装在轻气炮的外侧壁上。本发明用于进行水下爆炸冲击波等效加载实验。
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公开(公告)号：CN104992055A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510346298.6
申请日：2015-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种沙尘环境下架空线路污闪跳闸概率计算方法，本方法基于沙尘暴气象信息，构建架空线路绝缘子表面沙尘颗粒沉积模型，计算绝缘子表面的等值附盐密度、等值附灰密度。结合沙尘暴多发区域灰/盐比高的特点，建立综合考虑绝缘子表面盐密、灰密的输电线路污闪跳闸概率模型。将绝缘子概率统计的相关研究与线路可靠性理论相结合，评估沙尘暴环境下架空线路污闪跳闸风险。随后，基于空气相对湿度对绝缘子闪络泄漏电流的影响，建立了沙尘暴天气后伴随潮湿天气的线路污闪跳闸模型，评估空气相对湿度变化对架空线路污闪跳闸概率的影响。本发明可以预防可能出现的架空线路跳闸故障，提高沙尘环境下电网的安全稳定运行水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102854149A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210318877.6
申请日：2012-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 用于连续光谱双向散射分布函数的测量装置。它涉及光学测量装置。它为解决连续光谱BSDF无法测量、测量谱段窄与测量角度小、测量速度低的问题。旋转台面的旋转轴与步进电机的电机转轴相联接；样品环固定装设在旋转台面的中心处的通孔处；照明光源探头固定装设在样品环的上方；准直放大组件固定装设在照明光源探头的光线出射镜头处；反射光线接收探头装设在样品环的上方，反射光线接收探头的光线接收镜头朝向样品环；透射光线接收探头固定装设在样品环的下方；透射光线接收探头的光线接收镜头朝向样品环；控制及数据处理器的光线信号输入端与双通道光纤光谱仪的光线信号输出端相连。它可广泛应用于测量材料的光学散射特性。
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公开(公告)号：CN120070525A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510235945.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 基于无监督学习的多源红外遥感图像特征对齐与配准方法，属于遥感图像处理领域。所述方法是：使用基于图像金字塔的多阶段网络提取特征相关性，以实现在特征层次上多尺度的预测；使用对全局特征和局部特征分别提取并融合的方法，以保障配准精度的有效提升；使用Transformer模块对目标图像和参考图像的特征进行相关性分析，以实现更远距离和更为精确的特征相关性捕捉；使用基于特征区域离散检测的细节特征提取机制，以去除冗余信息，有助于配准精度的提升。该方法采用多阶段特征提取网络和Transformer模块对图像相关性特征进行提取，并基于离散特征检测，在剔除异常特征区域的同时对有效局部特征区域进行挑选和拼接，实现局部高分辨率特征与全局低分辨率特征的融合。
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公开(公告)号：CN119559499B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411593334.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多模型集成和渐进式预测的遥感图像目标检测识别方法，属于目标探测与识别技术领域。方法如下：将数据集分成训练集和验证集，将训练集训练得到输入数据；将输入数据输入网络中获得不同层级的特征图，将不同层级的特征图输入到网络上，得到模型A；将输入数据输入网络中得到高层次的特征图，将高层次的特征图输入到网络上，得到模型B；使用模型A和模型B构建多模型集成预测框架，输出目标检测识别结果。本发明在网络训练过程中充分结合了多样性训练增广策略以获取更为多样性的训练样本，提升模型泛化能力；相较于单一模型预测可提升mAP 10％以上，能够充分挖掘现有检测方法对于遥感目标检测识别的潜力。
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公开(公告)号：CN119478447B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411508586.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种局部运动感知的红外小目标特征增强方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：加载红外序列图像，选择连续T帧图像作为网络输入，利用主干网络提取图像特征；步骤二：利用粗略运动估计模块CME提取粗略的目标帧间运动信息，生成前向光流和后向光流；步骤三：利用能量增强模块EnE结合光流和可变形卷积对齐多帧序列，并采用卷积核大小为1×1的3D卷积增强目标特征；步骤四：利用引导光流学习的特征增强任务头输出增强后的红外图像，通过目标分割任务头将多尺度特征融合，输出目标分割结果，进而引导特征增强网络的学习。该方法可以有效地适应目标暗弱以及背景运动的场景，输出高质量的红外多帧运动小目标的增强图像。
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公开(公告)号：CN117237802B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311173885.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，所述方法为：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别。信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出。基于交并比的多分支融合识别结果关联。利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合信号级融合识别结果，计算多分支目标预测框交并比并进行关联。基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合。对于关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目、目标置信度和类别，筛选目标并确定最终目标类型。本方法可以实现针对复杂场景、环境下的目标高概率、低虚警率的检测识别。
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