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公开(公告)号：CN110377921A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810324434.5
申请日：2018-04-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种利用中心对称多胞体生成用于故障检测的动态阈值的方法。包括：(1)利用中心对称多胞体来表示初始估计误差、未知干扰、测量噪声等不确定性的范围。(2)通过误差动态方程，结合中心对称多胞体的性质递推得到每一时刻的状态估计误差在无故障时所处的中心对称多胞体。(3)针对递推过程中存在的中心对称多胞体维数不断增加的问题，提出了降低中心对称多胞体维数的算法。（4）根据残差和误差的关系计算无故障时残差所处的中心对称多胞体，并得到无故障时的残差范围作为阈值。与现有技术相比，本发明考虑了初始估计误差、未知干扰和测量噪声的影响，给出了一种系统、简单、有效的故障检测阈值计算方法。
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公开(公告)号：CN110349247A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810305289.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于语义理解的室内场景CAD三维重建方法，它涉及一种Y型融合RGB与Depth的语义分割网络、语义场景重建及聚类实例分割的CAD自动组合建模方法。它解决了传统室内三维CAD重建时，现有软件的使用复杂性和自动化程度低的问题，提高了室内高还原度组合建模的效率。本发明的步骤为：一、训练Y型融合RGB与Depth的语义分割网络，得到单帧二维的语义结果；二、语义场景的重建，完成3D立体像素的体积表示；三、同一语义类别的实例分割；四、基于语义实例及CAD模型的室内组合重建。本发明利用深度学习技术，克服了点云数据获取的缺失、表面重构的复杂性的难题，很方便的基于真实环境进行室内的CAD组合重建，提高室内CAD组合重建的真实性和智能化程度。
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公开(公告)号：CN109752461A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201711089462.5
申请日：2017-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种改进的分段式调节的最小均方反卷积钢轨裂纹信号复原方法，本发明解决了通过声发射探头激励出与钢轨断裂过程相同特性的声发射信号问题。本发明步骤为：一、将已知脉冲信号由声发射探头输入钢轨；二、输出与输入做FFT变换，二者频谱相除得系统特性初值；三、对系统特性最小均方滤波；四、重复步骤三至还原误差小于预设值，输出系统脉冲响应；五、由裂纹信号与系统脉冲响应反卷积得反演信号。六、根据钢轨不同频率段衰减程度设定权值，将反演信号时域成分加权叠加得最终输入信号。本发明用分段调节最小均方反卷积方法在钢轨中反演出裂纹声发射信号，改进了现有声发射测试中裂纹源模拟方法，更加安全易于实施，有较强的理论与工程实际意义。
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公开(公告)号：CN105610824B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201511003052.5
申请日：2015-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于屏幕镜像及RTSP流媒体框架的屏幕共享方法，其步骤如下：步骤一：服务端开启自定义的RTSP服务及MediaProjection系统服务，开启端口进行监听，等待客户端连接；步骤二：客户端连入后进入RTSP应答流程；步骤三：通过镜像屏幕的方式将主屏幕信息捕获到画板对象上，获取屏幕信息；步骤四：对屏幕信息进行编码，通过RTP打包之后，使用多播形式向客户端进行发送。本发明使用MediaProjecion与VirtualDisplay结合的方式获取屏幕信息，使得APP不仅能够高效的获取屏幕信息，而且保持着跨平台性及类型安全等特性。
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公开(公告)号：CN108520234A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810309626.9
申请日：2018-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于多种特征量的盲信号提取方法，本发明提出利用一种或多种特征量同时对盲信号进行提取，对传统盲源提取方法添加各种约束并进行改进。本发明的步骤为：一、利用可变或多种特征值添加约束对传统盲源提取算法进行改进。二、利用预定的各个特征量对初始权限量进行选择。三、利用初始权限量进行迭代计算得到提取结果。本发明采用多种特征量同时对一个信号进行约束提取，让盲源提取的过程不再局限于固定的特征量进行判断，而是变为可变特征量或多种特征量同时进行判断，泛用性较强，优化了盲源提取方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510519A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201710110716.0
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法，本发明提供一种对动态目标的特征光谱进行准确提取的方法。本发明的步骤为：一、计算动态目标坐标，对动态目标识别区域内像素进行快速最近邻二聚类，计算目标与背景的平均光谱向量；二、根据目标平均光谱向量计算出目标状态转移矩阵，根据背景平均光谱向量计算出背景状态转移矩阵，用动态目标识别区域内像素与状态转移矩阵的逆矩阵相乘得到特征光谱向量；三、计算目标像素特征光谱向量和目标平均光谱向量的光谱角，判断动态目标移动后的位置。本发明能准确地提取动态目标的特征光谱，及时跟踪动态目标位置，充分发挥高光谱数据信息量丰富的特点，适用于动态目标侦查、搜索及跟踪领域。
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公开(公告)号：CN107943067A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710964150.8
申请日：2017-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施例提供一种基于集群控制的无人机编队方法、装置及系统。所述方法包括：确定无人机的待测区域、无人机的探测半径、无人机的数量N及N个无人机的初始位置；根据无人机的数量N对第一待测区域进行分割，并计算第二待测区域的第一中心位置及第一速度信息；在获取到无人机到达第一中心位置的信息后，若N个无人机的所述第一探测半径所覆盖的区域的并集大于第一待测区域，则根据N个无人机的初始位置，将第二中心位置和第二速度信息的指令发送给相对应的N个无人机。通过本发明实施例一旦确定灾害区域和飞行器能够探测的区域半径，不需要人为确定加入的无人机的数目，有效地提高了飞行器在灾害救援中的自主性。
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公开(公告)号：CN105225237B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201510609043.4
申请日：2015-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种光声显微血管图像分割和量化方法及装置，能够准确、全面的量化光声显微血管图像的血管特征。所述方法包括：获取待进行分割和量化处理的光声显微血管图像，利用多尺度Hessian滤波器对所述光声显微血管图像进行分割得到第一分割图像，并利用局部自适应阈值方法对所述光声显微血管图像进行分割得到第二分割图像；采用加权平均方法对所述第一分割图像和所述第二分割图像进行复合，并将得到的图像作为第三分割图像；基于所述第三分割图像计算所述光声显微血管图像的血管特征参数，其中，所述血管特征参数包括血管半径、血管密度、血管长度分数和分形维数。
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公开(公告)号：CN105371852B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510981619.X
申请日：2015-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差生成器的最优陀螺组合选取方法，其步骤如下：一、将备选三正一斜陀螺组件中的四个陀螺仪表划分成四组陀螺组合；二、根据备选陀螺组件的安装矩阵，分别利用四组陀螺组合的测量值解算出卫星三轴角速度，得到四组卫星三轴角速度；三、将星敏感器提供的三轴姿态分别与四组陀螺组合解算出的卫星三轴角速度构造残差生成器，共计得到四组姿态残差；四、求取每组姿态残差的评价函数，之后将四组评价函数按照数值大小排序，最小的那组即为最优陀螺组合。本发明实现了在轨实时动态选择性能最优的陀螺组合，有效地利用了星上陀螺组件的冗余，可以为姿态控制系统提供更高精度的角速度信息，并且对于陀螺故障具有一定的容错能力。
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公开(公告)号：CN103971396B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410225333.4
申请日：2014-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种ARM+GPU异构架构下的光线投射算法的OpenGL ES实现方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：在ARM中建立显示窗口系统；步骤二：在ARM中获取原始体数据，并将原始体数据重建到三维笛卡尔坐标系下；步骤三：ARM对二维纹理进行排布，并利用OpenGL ES接口以二维纹理方式导入三维超声体数据；步骤四：GPU接收人机交互指令，计算坐标变换矩阵完成三维成像中的人机交互功能；步骤五：GPU进行光线投射算法的OpenGL ES实现，并对计算量进行控制；步骤六：GPU绘制显示平面。本发明将传统的基于显卡和Intel处理器的光线投射算法在嵌入式平台下实现，降低了系统开发成本。
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