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公开(公告)号：CN115236208B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210735400.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/44 , G01N29/14 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增强与变步长稀疏表达的钢轨健康监测方法，首先基于奇异值分解算法改进了一种带有双层汉克尔(Hankel)矩阵及能量补偿的伤损信息增强算法，将采集到的声发射信号中的非稳态信号与伤损信号分离；随后，利用残差内积的拐点，对SAMP算法的迭代步长进行自适应调整，提高对真实伤损信号的重构精度；最后，通过信号的短时能量对单位时间窗内信号的信息熵进行自适应加权，实现对钢轨结构健康状态的准确评价，利用构建的结构健康指数划分出三个钢轨的健康阶段。该方法能够实时准确的对监测钢轨的结构健康状态，并为钢轨的维护与更换提供数据支撑及理论指导。
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公开(公告)号：CN115236208A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210735400.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增强与变步长稀疏表达的钢轨健康监测方法，首先基于奇异值分解算法改进了一种带有双层汉克尔(Hankerl)矩阵及能量补偿的伤损信息增强算法，将采集到的声发射信号中的非稳态信号与伤损信号分离；随后，利用残差内积的拐点，对SAMP算法的迭代步长进行自适应调整，提高对真实伤损信号的重构精度；最后，通过信号的短时能量对单位时间窗内信号的信息熵进行自适应加权，实现对钢轨结构健康状态的准确评价，利用构建的结构健康指数划分出三个钢轨的健康阶段。该方法能够实时准确的对监测钢轨的结构健康状态，并为钢轨的维护与更换提供数据支撑及理论指导。
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公开(公告)号：CN110349247B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201810305289.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06F30/13
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：CN108510519B
公开(公告)日：2021-12-14
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：CN110758456B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911084741.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B61K9/08
Abstract: 本发明涉及一种轮轨健康状态监测系统及方法，包括：多个安装在钢轨侧面上的传感器，其中每个传感器被设置成能够采集该位置的信号；多个信号处理单元，被设置成能够处理多个传感器采集的信号，包含所述监测方法、信号预处理、信号去噪、伤损检测、伤损分类、伤损定位、伤损严重程度评估和轮轨使用寿命预测等程序模块，用于实现轮轨健康状态监测；一个轮轨健康状态监测控制中心，包括控制、显示和预警单元；以及多个传感器与信号处理单元之间、多个信号处理单元之间和多个信号处理单元与监测控制中心之间的数据传输。本发明适用于不同轮轨接触状态、行车速度、载重等情况下的轮轨健康状态全过程监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112763225A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011562623.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于拉普拉斯特征映射算法的传感器误差识别及消除方法，它涉及发动机测试领域，采取环状对称测温结构、拉普拉斯特征映射及小波基降噪算法完成对发动机温度的连续精准测量。本发明的步骤为：一、为应对发动机尾焰发生偏转所产生的气流扰动，布置发动机燃烧室环状对称结构测量装置。二、为了对测量干扰及时有效地减弱和去除，再进一步通过拉普拉斯特征映射算法降维处理得到目标温度值。三、最后通过小波变换滤波进行传感器温度信号降噪处理，选取小波基Coif5进行温度信号降噪处理来消除发动机尾焰温度变化规律复杂而导致的测量误差。本发明可有效解决温度变化规律复杂所导致的测温准确度差的问题、以及测量干扰难以及时有效去除的问题。
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公开(公告)号：CN110538439B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910796101.7
申请日：2019-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种冰壶机器人的投掷方法，属于人工智能与控制技术领域。本方法包括：确定大本营内外双方冰壶的数量和位置：获取冰壶比赛场地图像，进行图像校正，并进行冰壶识别、分割与定位，确定大本营内外双方冰壶的数量和位置；设计冰壶比赛己方得分函数St：设冰壶半径为rc，将双方冰壶中心到大本营中心点的距离与大本营半径r做比较，确定大本营内已方冰壶数量为K，对方冰壶数量为H，以及得分St；确定投掷方法：根据当前时刻得分情况St、不同位置双方冰壶的数量，设计冰壶投掷过程中的评价函数，再根据评价函数确定投掷方法。本发明大大降低了冰壶机器人的投掷策略算法的复杂性，为冰壶机器人进一步开展决策与控制提供了依据。
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公开(公告)号：CN111709301A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010435770.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的一种冰壶球运动状态估计方法，属于人工智能与图像处理领域。步骤一：建立冰壶球数据集，训练冰壶球目标检测网络和转角检测网络；步骤二：采用训练好的冰壶球目标检测网络对冰壶球比赛视频序列进行检测，获取冰壶球边界框信息；步骤三：将冰壶球边界框信息取出，初始化冰壶球目标跟踪网络，在后续视频帧中持续跟踪冰壶球目标，获得冰壶球的中心坐标；步骤四：根据冰壶球边界框信息，将该冰壶球从原始图像中截取出来，送入训练好的转角检测网络进行转角提取；步骤五：通过坐标转换，将图像坐标系下的冰壶球的中心坐标和转角转换为冰壶赛场上的冰壶球坐标和转角。本发明对冰壶球状态和把手转角的估计结果更为准确。
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公开(公告)号：CN110260869A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910387151.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种降低星敏感器和陀螺联合滤波计算量的改进方法，其包含：步骤1，建立星敏感器与陀螺联合系统的状态方程与观测方程；步骤2，计算状态量预测值 步骤3，计算系统误差协方差阵的预测值P(k|k-1)；步骤4，计算滤波增益系数Ki；步骤5，计算系统误差协方差阵预测值P(k|k-1)的第i次迭代值Pi；步骤6，计算状态量预测值 的第i次迭代值步骤7，单个节拍内迭代计算步骤(4)～步骤(6)，迭代次数为量测值y(k)的维数l；步骤8，每个节拍重复步骤(2)～步骤(7)，更新状态量 本发明基于星敏感器量测噪声方差阵为对角矩阵的特点，将量测值视为独立的标量进行滤波增益系数的迭代求解，极大地降低了星敏感器与陀螺联合滤波的计算量，星载软件容易实现。
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公开(公告)号：CN109187072A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811122942.1
申请日：2018-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种冲击贯入式星壤剖面柔性探尺，属于地外天体采样探测技术领域。本发明解决了现有的采用圆管型潜入基体的星壤剖面采样探测装置所需挤密空间大、占用空间大以及贯入困难的问题。它包括壳体、探尺本体及设置于壳体内部的潜入作动部分，壳体内竖直固设有中间隔板，所述探尺本体包括固装在中间隔板上的尺囊、盘设在尺囊上的探尺基体以及键合于探尺基体表面的若干传感器，探尺基体的一端为探头，探头后部固接有记忆合金采样片，所述探尺基体上沿其长度方向并排开设有若干拔动孔，通过潜入作动部分驱动探尺基体运动。
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