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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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公开(公告)号：CN119494454A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510080922.6
申请日：2025-01-17
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: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06F18/2321
Abstract: 本公开提供了一种多无人艇的任务分配和路径规划方法及系统，所述方法包括：获取目标区域的全域地图；确定目标区域所包括的任务点，基于所述全域地图，对所述任务点进行聚类，得到多个任务区，其中，所述任务区的数量与无人艇的数量相同；根据所述任务区的聚类中心的位置和所述无人艇的位置，将所述无人艇与所述任务区进行匹配，每艘无人艇对应一个任务区；针对每个任务区，对所述无人艇进行路径规划，使所述无人艇完成对所有任务点的资源补给。应用本方法，可以使对任务点的资源补给实现无人化，减少人力物力的消耗，每艘无人艇负责对应任务区的任务点的资源补给，每艘无人艇之间互不干扰，提高资源补给的效率。
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公开(公告)号：CN115616920B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211462366.1
申请日：2022-11-17
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: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明属于海洋溢油回收技术领域，具体涉及一种多无人艇系统中耦合干扰主动抑制方法。本发明将围油栏转化为一般悬列线方程求解无人艇对围油栏的拖曳力，将无人艇的运动分解为船艏方向的匀速运动、船侧方向的匀速运动和定航向的回转运动，结和考虑围油栏影响的无人艇动力模型分别对所述三种运动方向进行运动补偿从而抵消围油栏对无人艇的干扰力。通过对补偿后的所述三个运动方向期望进行叠加，效果等效于不考虑围油栏情况下的期望航向及航速，从而使得无人艇能够完成溢油回收任务。本发明采用前馈补偿，具有超调量小、响应快、抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN118736397A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410911953.7
申请日：2024-07-09
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: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 一种新型轻量化水下小目标检测方法，它涉及一种水下小目标检测方法。本发明为了解决虽然基于CNN的检测网络能大幅提高传统检测效率，但在小目标检测和轻量化方面仍有不足的问题。本发明具体包括步骤1、收集水下小目标数据集或采用公开水下数据集；步骤2、对水下数据集进行预处理；步骤3、将预处理后的数据集输入新型轻量化水下小目标检测网络，输入图像经过轻量化多尺度特征提取主干网络提取多尺度特征信息，再经过双塔PAN特征融合网络将深层的语义信息和底层的位置信息进行多尺度融合，最后轻量化耦合检测头分别对像素大小为4×4、8×8和16×16以上的物体进行检测和分类；步骤4、对网络模型进行评估分析。本发明属于目标检测技术领域。
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公开(公告)号：CN119623070A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411718817.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: 本发明提出一种面向冰井回收AUV的声光联合引导信息处理方法，属于水下航行器回收技术领域，解决了冰层覆盖情况下AUV的引导信息精度低的问题，步骤包括：步骤1：基于声学定位系统获取声学引导信息；步骤2：基于光学定位系统获取光学引导信息；步骤3：分别对声学引导信息和光学引导信息进行处理得到声学引导信息处理结果和光学引导信息处理结果，将声学引导信息处理结果和光学引导信息处理结果输送至AUV，获取冰井中心位置的准确估计并完成AUV回收。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119051720A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411159307.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/185 , B63B22/00 , B63B22/18 , B63B22/04 , H04B13/02 , H04B11/00 , H04Q9/00 , G06N3/006 , G01D21/02
Abstract: 本发明属于海洋态势感知技术领域，具体涉及一种模块化低成本海洋态势感知“海上星链”自组网系统及其布放方法。本发明设计了由海面节点模块、海中节点模块和海底节点模块组成的“海上星链”单体，采用小型化设计和低成本制造，每个子模块位于不同的海平面位置，携带不同的传感器，实现对多种海洋环境信息的监测，当某个模块损坏或失效时，其他模块可以自动重组网络，确保监测系统的连续性和稳定性。本发明通过大量低成本的“海上星链”单体模块，形成一个大范围、全天候的监测网络，能够实时监测海洋的温度、盐度、流速等参数，提供准确的海洋环境数据并且能够在内陆水域和沿海地区进行水质监测。
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公开(公告)号：CN118068700A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410085771.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的狼群算法的多无人艇协同拦截任务分配方法。所述分配方法包括：通过改进的狼群算法求解多无人艇协同完成拦截任务的任务目标函数，以目标函数最优解对应的分配方案进行任务分配；其中，改进的狼群算法包括：在狼群算法中，通过蜘蛛猴优化算法中的位置更新方式进行狼群的位置更新，并对更新前后的位置进行二进制编码，获得位置矩阵，通过位置矩阵计算适应度函数值。本发明可为多无人艇系统规划出合理的分配方案，其规划时间短、精度高，可在最小化任务完成代价下提升无人艇协同作业效能。
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公开(公告)号：CN117726089A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310811303.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 优化K‑means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统，涉及无人集群任务分配技术领域。解决了现有的目标聚类和任务分配方法未考虑海面运动威胁目标的运动特性及其对护航任务的威胁程度，导致目标聚类效果差和任务分配效率低的问题。本发明通过建立威胁评估判定规则对海面威胁目标进行定性定量的威胁评估、判定与预测、基于护航威胁相似度改进的优化聚类中心K‑means算法对威胁目标拦截点进行聚类，建立海洋机器人集群护航任务的数学模型构建威胁拦截代价函数，通过匈牙利算法对任务分配问题的数学模型进行求解获得威胁任务指派方案，使得每个海洋机器人的拦截任务利润最大。本发明主要应用在海上护航中。
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公开(公告)号：CN117669401A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311333961.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/13 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于连续表面张力模型的液膜结构分析方法及其分析系统。基于连续表面张力模型，分别与建立努塞尔层流模型两者相结合，确定纵向液膜的结构；与建立伯努利方程两者相结合，确定横向液膜的结构；获得波形板壁面液膜宽度的解析解；建立液膜尾部涡流流函数模型，获取液膜尾部流场分布；获得外部气流对液膜的作用；获得液膜破裂的发生方向；获取液膜破裂的临界判定方式。基于连续表面张力模型可以很好的拟合液膜破裂的状态，获得较为精确的数值解。实现了对液膜表面结构的精确计算，并且得到了液膜破裂的临界压强值与液膜的最大宽度等重要数值。
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公开(公告)号：CN117522906A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311381164.9
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于核工程领域，提供了基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法及其优化系统。步骤1：采用Canny边缘检测算法，对液体表面的图像进行边缘检测；步骤2：根据步骤1边缘检测的数据，再进行检测边界数据的缺失或模糊情况；步骤3：根据步骤2检测到的缺失数据，应用数据填补模型，进行液膜边界数据的填补；步骤4：将图像数据输入到步骤3的数据填补模型中，得到液膜边界数据的预测，以实现对液膜的精确标记。本发明解决液膜边界标记中的数据缺失的问题，以提高液体表面的分析和测量的精度。
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