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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：CN119179121B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411696912.7
申请日：2024-11-26
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下悬浮缆线侦测方法、装置、设备及存储介质，涉及水下目标侦测技术领域，应用于拖曳体系统，拖曳体系统包括载体和拖曳体，载体与拖曳体通过缆绳相连；水下悬浮缆线侦测方法包括：将拖曳体释放，当拖曳体系统处于稳定工作状态时，通过前视声呐辅助检测载体行进方向是否存在待搜索悬浮缆线；若不存在，实时获取缆绳的张力数据，拖曳体的状态感知数据和拖曳体的振动数据；基于张力数据、状态感知数据和振动数据进行综合处理，得到评估数据，并根据评估数据与预设值进行比较以确定是否接触待搜索悬浮缆线。本发明通过高精度的实时探测，拖曳体能够更快地识别和监测悬浮缆线，避免因障碍物引发的作业延误，从而提高作业的整体效率。
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公开(公告)号：CN119064859B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411525763.8
申请日：2024-10-30
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: 本发明提供了一种基于蓝牙技术的船舶舱室内位置估计方法，具体属于船舶舱室内高精度位置服务技术领域，本发明将直接数据采集的AoA角度估计结果与通过多元感知机计算得到的AoA角度估计结果进行加权平均融合，得到更优的AoA角度估计结果，再将得到的更优的AoA角度估计结果与RSSI通过卡尔曼滤波后的结果进行融合输出最终的位置信息，本发明的船舶舱室内定位方法提高了船舶舱室内定位的精度，对于保障船上人员安全，提高船舶运营服务水平具有重要意义。
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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：CN118091630B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410140546.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 中国人民解放军91388部队
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明属于水声目标跟踪定位技术领域，涉及一种从移动平台的多帧回波图中检测移动目标的方法及系统，以实现在复杂工作环境下对移动平台上的主动声纳回波图中的混响和杂波造成的强像素点的有效抑制。该方法包括获取t帧主动声呐回波图，将t帧主动声呐回波图转化到大地坐标系，并按时间排列，以获得三维矩阵表示的三维时序图。以大小为m×n×l的时间窗在三维时序图上逐帧滑动得到该时间窗内按时间顺序排列的多个时间窗帧数为l帧的主动声纳回波图，以获得四维矩阵。配置第一阶次k，进行第一重高阶时间间隙度计算，获得高阶三维特征矩阵。配置第二阶次k'，进行第二重高阶时间间隙度计算，获得二维多重高阶特征矩阵，即获得水下移动目标提取结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118758317B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411216372.8
申请日：2024-09-02
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下预置导航系统及水下预置定位方法，涉及导航系统技术领域，所述系统包括：包括多个定位单元；每个定位单元均包括预置潜标、预置潜标迁移校准单元、预置潜标分布通信单元和预置潜标隐蔽定位单元；预置潜标迁移校准单元用于获取对应预置潜标的初始位置数据，并基于初始位置数据和预设停放区域控制对应的预置潜标进行移动；预置潜标分布通信单元用于基于预设阵列，控制对应的预置潜标进行调整至对应的预设目标位置；预置潜标隐蔽定位单元用于接收待测目标的声波信号，并确定待测目标的位置；本发明能实现更加灵活、精确和高效的定位和跟踪，在深海环境中有效协助科学研究、军事侦察、救援行动等多种任务，具有重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN118967744A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410966426.6
申请日：2024-07-18
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: G06T7/246 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种对跨介质运动目标的跟踪方法及系统，该方法将目标在水面域的光学特征与红外特征、水下域的光学特征与声呐特征进行融合，并在检测器额外增加跨介质目标预测头，利用融合特征与原始特征图交互后特征，对跨介质目标进行准确检测；提取目标的跨介质多模态Re‑ID特征，并将其映射到高维空间统一聚合，实现对目标的高级语义信息统一与重识别。对目标在单一介质域航行时，利用跟踪器候选目标信息召回、历史轨迹预测、最大响应值信息等多源信息最优估计实现对跨介质目标的平滑稳定跟踪。本发明方法可以对跨介质运动的航行器或其他目标进行精确检测，重识别与跟踪，提高对跨介质运动目标跟踪的精确性与连续性。
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公开(公告)号：CN118941790A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410965874.4
申请日：2024-07-18
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: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种极地船舶航道偏振光语义分割方法，它涉及一种偏振光语义分割方法。本发明为了解决传统的遥感技术，如光学和雷达成像，虽然在一定程度上能够提供极地冰区船舶航道信息，但在实际应用中仍存在分辨率有限、噪声干扰和天气条件影响的问题。本发明通过拍摄极地冰区海面图像，并对海面的浮冰和可通行航道区域进行类别掩码标注，构建海面目标检测数据集，构建极地船舶航道偏振光语义分割数据集；构建偏振生成注意力网络模块；构建偏振光语义分割框架；利用构建的极地船舶航道偏振光语义分割数据集；将训练好的极地船舶航道偏振光语义分割网络进行部署，实现高精度的极地船舶航道分割。本发明属于深度学习技术领域。
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公开(公告)号：CN118560668B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411048887.1
申请日：2024-08-01
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: 本发明属于海洋工程装备技术领域，具体涉及一种水下模块化声学释放回收装置。本发明包括框架模块、浮力模块、电源模块、通信控制模块和声学释放器模块；声学释放器模块装载时，旋转挡销两端凸台结构插入两组释放端结构件的键槽孔中，形成约束，并使夹钳的头部钳型端闭合，与释放端结构件下端的凹孔配合形成释放锁孔，抛载重物挂载在释放锁孔中；通信控制模块接收到释放指令的声信号后，释放抛载重物，通过浮力模块提供的浮力，装置整体自主上浮至水面，实现回收。本发明具有挂载大，集成化布放简单的优点，在不同情况下能够满足不同挂载大小、重量的需要，使用方式灵活，能够提升大型海洋工程设备集成化回收的便利性及可靠性。
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公开(公告)号：CN118918068A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410951526.1
申请日：2024-07-16
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: 一种基于光学图像和单点激光的极地冰层厚度水下智能测量方法，它涉及一种极地冰层厚度水下智能测量方法。本发明为了解决现有的测量技术难以在极地环境中实现高精度、低成本和高效率的冰层厚度测量的问题。本发明的步骤包括：步骤1、构建水下极地冰层厚度测量数据集；步骤2、计算单点激光作用区域位置像素坐标；步骤3、构建极地冰层厚度预测网络模型；步骤4、完成极地冰层厚度预测网络模型训练；步骤5、极地冰层厚度预测网络模型量化部署；步骤6、测量极地冰层厚度。本发明属于深度学习技术领域。
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