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公开(公告)号：CN116777773A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310675798.9
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种使用曲线迭代估计进行水下实时图像增强的方法，涉及水下图像增强技术领域，该方法包括如下步骤：使用迭代曲线来模拟原始图像与增强后图像之间的映射关系，并获取迭代曲线的曲线参数；通过训练好的曲线参数估计网络对迭代曲线的曲线参数进行估计；在原始图像上分颜色通道迭代应用所估计的曲线参数，得到最终的水下增强图像；该方法可以减小模型参数量级，在提升增强效果的同时降低运行时间，实现实时增强。
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公开(公告)号：CN115071933A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210849107.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种仿海龟机器人，所述仿海龟机器人包括躯干，以及用于仿生鳍式推进的一对前肢机构和一对后肢机构，所述躯干包括浮力调节舱和重心调节舱，所述前肢机构为变刚度仿生鳍式推进机构，所述后肢机构为柔性仿生鳍式推进机构。仿海龟机器人的浮力调节舱通过压缩或拉伸波纹管，增加或降低机器人浮力，使机器人的浮力自主调节；仿海龟机器人的重心调节舱分别位于浮力调节舱两侧，重心调节舱内的重块同时前推或后移，会使机器人的重心迁移；若重块一前一后，会使机器人产生向左前或右前倾斜，从而可以使机器人在滑翔推进时实现转弯。
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公开(公告)号：CN113310517B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110573922.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于水下仿生球形/半球形机器人群的广域水流感知方法，机器人包括一球形/半球形外壳、一压力传感器阵列，压力传感器阵列沿外壳周向布置，该方法包括：步骤1，确定压力传感器阵列中的迎水面压力传感器，读取迎水面压力传感器的数据，计算各个迎水面压力传感器感测的压力；步骤2，将各个所述迎水面压力传感器感测的压力、水流对机器人迎水面的压力、以及读数最大的压力传感器的感受面垂直方向与水流方向的夹角为参数，求解水流方向和水流强度。本发明解决了小型化水下机器人无法实现水流强度和水流方向感知的问题，可以根据机器人群的感知信息，完成广域环境水流信息的实时记录和绘制，且实现成本低。
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公开(公告)号：CN114494352A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210135073.6
申请日：2022-02-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种适应前视声呐图像小目标尺寸突变的目标跟踪方法。包括：设定一个较大范围的尺度池；基于该尺度池里元素对应的搜索框提取目标特征并送入滤波器得到响应值；利用响应值的最大值与最大值附近的峰值旁瓣比设定阈值参数；利用置信度高的第二帧图像所有尺度对应的阈值参数找到阈值参数初始值；利用阈值参数初始值对尺度池里元素进行筛选；不断对阈值参数与阈值参数初始值作比较判断目标大小是否突变；基于对尺度池的元素进行筛选给出对应的跟踪尺度。本发明能够有效地解决前视声呐目标跟踪过程中常见的目标较大范围内的形变造成的目标跟踪失败问题，提高目标跟踪过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109785260B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910026679.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于侧扫声呐图像处理技术领域，具体涉及一种针对侧扫声呐图像的非线性增强方法。本发明包括如下步骤：从原始侧扫声呐数据文件中获取原始图像，然后对原始图像依次进行灰度归一化、邻域极值抑制和高斯平滑，再针对平滑后的图像计算低灰度区最大值、高灰度区最小值和中间灰度区，最后对上述三个区域分别进行非线性校正，得到增强后的图像。通过上述步骤，本发明能够快速、有效、低成本地实现对原始侧扫声呐图像有效信号的增强和无效信号的抑制，增强图像局部特征的对比度，并且保持原始图像的边缘和灰度分布的单调性，不引伪边缘等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037866A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111295572.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法，包括如下步骤：构建端到端神经网络模型；用可见类图像对模型进行预训练，使得在潜在空间中的同类潜在特征与它们的语义属性之间距离最小，得到可见类的可辨潜在特征；对每个未见类，选取与其符合相似性判定要求的可见类的语义属性构造属性变换矩阵，并用于优化非负合成向量；利用非负合成向量结合被选中的可见类的潜在特征，以及未见类的语义属性，合成未见类的伪特征；对合成的未见类伪特征进行过滤并剔除伪特征中的离群值，得到可辨伪特征；用可辨伪特征与可见类图像训练整个网络。本发明能够同时对可见类别和未见类别的图像进行高精度分类。
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公开(公告)号：CN113074725A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110512081.3
申请日：2021-05-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于多源信息融合的小型水下多机器人协同定位方法及系统，属于多机器人协同定位技术领域，用以解决小型水下机器人因尺寸小、供能有限而无法使用光纤陀螺、多普勒(DVL)及水声定位系统进行定位的问题。本发明将基于压力传感器的两台机器人垂直距离信息和基于环视立体感知装置即双目视觉定位的机器人三维空间位置信息融合，获取精确的水下机器人空间位置，在特殊的水下环境中，不需要依赖较大功率且比较笨重的定位设备，解决了小型水下机器人因尺寸小、供能有限而无法使用光纤陀螺、多普勒(DVL)及水声定位系统进行定位的问题，有效提高了小型水下多机器人相对协同定位的精度和鲁棒性。本发明为小型两栖机器人协同编队控制提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111444777A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010140887.X
申请日：2020-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种同时标记阴影的前视声呐目标检测标记方法，属于前视声呐图像目标检测领域，该方法对目标进行标记的同时也标记出目标的阴影；现有前视声呐目标检测标记方法只将目标进行标记，而对于前视声呐图像，目标的阴影包含了目标的形状特征，标记过程同时标记出目标的阴影，能够为检测器提供更丰富的信息。针对这种新提出的标记框，需要分目标和阴影两部分进行评价，目标检测框使用已有的交并比IOU评价；对于阴影检测框，阴影和目标之间可能出现多种位置关系，本发明提出了一种改进的阴影关键点相似度OKSS来评价阴影检测框的回归精度。
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公开(公告)号：CN111240201A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010050128.4
申请日：2020-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种扰动抑制控制方法，在经典的最优控制器损失函数中考虑扰动作用，计算包含扰动前馈控制和状态反馈控制两部分的最优控制器的解析表达式。其中前馈控制律由系统输入动力学参数和扰动作用共同决定；反馈控制律由系统输入动力学参数和损失预测值的梯度共同决定。系统输入动力学参数和扰动作用由所设计的观测器提供，算法通过优化汉密尔顿方程的神经网络估计得出。因此与基于观测器的扰动补偿控制相比具有更好的自适应能力，在扰动和系统控制输入维数不匹配的情况下最小化全局状态摄动。适用于未知系统参数并对稳定性要求较高的应用场合。
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公开(公告)号：CN109754362A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811582780.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/00 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于水下目标检测领域，具体涉及一种用可旋转的边界框标注海参目标检测结果的方法，包括以下步骤：对利用labelme软件制作的海参训练数据集进行数据扩充；构建全卷积神经网络；利用扩充后的数据集对构建好的全卷积神经网络进行离线训练；将包含海参的图像输入到训练好的全卷积神经网络，得到分割图；在所述分割图上进行腐蚀、滤波操作，得到后处理分割图；在所述后处理分割图上寻找最大连通域，即为检测到的海参目标。本发明对得到的分割图做腐蚀操作，剔除了海参周边的“毛刺”，确保最小外接矩形更加精确，使得海参抓取位姿不会出现在海参之外，定位更准确。
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