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公开(公告)号：CN116340733A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310617443.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于0级遥感信号的在轨云检测方法及遥感数据处理方法，在轨云检测方法包括以下步骤：S1、构建高维特征低维映射数学模型，用于将高维影像数据降维映射到1维数据；S2、准备1级遥感影像数据集，利用所述高维特征低维映射数学模型将数据集中的1级遥感影像降维映射到一维，建立0级遥感信号数据集；S3、利用所述0级遥感信号数据集训练轻量云检测模型；S4、将步骤S3训练好的所述轻量云检测模型上传至卫星端，并将卫星在轨获取的0级遥感信号送入所述轻量云检测模型，进行在轨云检测。遥感数据处理方法，包括：按照前述步骤进行在轨云检测，检测结果剔除无效数据后再进行成像。
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公开(公告)号：CN108951859A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810964165.9
申请日：2018-08-23
Applicant: 北京京城环保股份有限公司 , 哈尔滨工业大学 , 中建钢构有限公司 , 哈尔滨威尔焊接有限责任公司 , 哈尔滨中正焊接技术开发有限公司 , 哈尔滨焊接研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 常熟理工学院
Inventor： 章亚红 , 王玉银 , 戴立先 , 贾玉力 , 钟彬 , 陈波 , 查晓雄 , 鲍爱莲 , 赵刚 , 杜淼 , 苗若愚 , 王湛 , 方洪渊 , 马千里 , 钟雪霏 , 周琦 , 张海峰 , 王晓楠 , 黄垒
IPC: E04B1/24
Abstract: 采用CrNiMn高合金焊材与铸焊构造的建筑钢结构复合节点。本发明解决了铸造钢与热轧钢两种不同材质的钢构件之间的焊接性不理想，存在异种钢焊接的施工工艺复杂以及现场安装焊接施工时易产生焊接接头质量隐患问题。铸钢本体构件接头与结构主体延伸构件的数量相等设置，铸钢本体构件接头的自由端与对应的结构主体延伸构件焊接为一体，铸钢本体构件接头的自由端与对应的结构主体延伸构件横截面外轮廓尺寸相同设置，结构主体延伸构件与结构主体构件的材质相同设置。本发明将现场钢结构安装施工中铸钢节点本体构件与结构主体构件之间的异种钢焊接连接工序，转换为结构主体构件与结构主体延伸构件之间的同种材质结构钢构件对接焊接。
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公开(公告)号：CN119249498A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411767478.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种隐私保护的高效低空航路认证方法，在系统初始化阶段，可信权威中心配置系统安全参数，并初始化Bloom过滤器，同时设置哨站以准备数据处理。在航路验证信息生成阶段中，可信权威中心为每个哨站定义无人机的合法航路，并生成Bloom过滤器。可信权威中心利用该过滤器生成元素并发送至哨站，为后续验证做准备。在航路验证阶段，哨站接收无人机的实时飞行数据，使用Bloom过滤器筛选非法航路元素，并处理后发送至可信权威中心。可信权威中心验证接收到的元素，成功则确认为合法航路。该方法确保仅合法航路上的无人机通过验证，保护航路信息的隐私，同时减少计算和通信开销，适应资源受限的无人机环境，提供安全高效的航路认证。
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公开(公告)号：CN117892039B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410292617.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种垂轨旋转摆扫成像卫星的分片式有理函数模型生成方法，包括：S1、获取垂轨旋转摆扫成像卫星的原始遥感影像数据以及摆扫时刻的姿态与轨道数据；S2、建立垂轨旋转摆扫成像卫星严格成像模型，所述成像模型包括地球曲率改正；S3、在所述成像模型的基础上，分别为海洋区域和陆地区域构建像方‑物方对应格网；S4、利用构建的像方‑物方对应格网中对应的像方‑物方点，通过最小二乘法生成摆扫时刻的每个片的有理多项式系数，得到垂轨旋转摆扫成像卫星分片1A级有理函数模型。该方法能够充分提高有理函数模型的精度，提升卫星定位精度。
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公开(公告)号：CN117975297B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410387330.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种联合多源数据辅助的城区地表形变危险性精细识别方法，包括如下步骤：S1、获取需监测城区的基于单极化TerraSAR的城区时序地表形变信息；S2、使用多特征融合网络模型，从SAR平均强度图、InSAR干涉相位图、光学RGB图、OSM城市数字地图及InSAR相干系数图中提取各自的地物特征并进行特征融合，并基于地物特征融合的信息进行语义分割，得到InSAR多源数据融合城区地表地物语义分割图；S3、将城区时序地表形变信息与InSAR多源数据融合城区地表地物语义分割图叠加，得到包含了地物语义信息和形变信息的综合图，并基于综合图，分析形变信号剧烈变化的位置对应的地物信息，实现城区地表形变危险性精细识别，提高基于单极化SAR影像的InSAR城区地表形变危险性识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117725345B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410177122.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 广西科学院
Abstract: 一种基于绿潮生物量密度的多源遥感绿潮生长速率测量方法，包括如下步骤：S1、使用绿潮的遥感数据计算绿潮生物量相关指数，并将所述绿潮生物量相关指数的计算结果转换为绿潮生物量密度；S2、根据基于生物培养实验数据确定的绿潮生物量密度与绿潮生长速率之间的关系，拟合步骤S1基于遥感数据计算得到的绿潮生物量密度与所述绿潮生长速率之间的自遮光限制函数；S3、根据环境因子影响函数以及所述自遮光限制函数，构建绿潮生长速率计算函数，以通过所述绿潮生长速率计算函数确定绿潮生长速率。本方法提高了基于遥感数据测量绿潮生长速率的监测计算精度。
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公开(公告)号：CN117272391B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311545842.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/29
Abstract: 一种兴趣点查询方法及设备，该方法包括：S1：选取索引向量并对兴趣点项目加密，将索引向量发送至第一云服务器，将兴趣点项目发送至第二云服务器；S2：将第一查询发送至第一云服务器；将加密系数发送至第二云服务器；S3：第一云服务器将第一查询发送至第二云服务器，其聚合后再发回，第一云服务器得到密文向量并发送至第二云服务器，其解密得到索引；S4：识别索引代表兴趣点项目集，计算兴趣点项目集至经过直线之间的距离，根据距离得到标识序列，根据标识序列计算允许范围内的兴趣点项目集合并发送给用户，从而为用户提供地图服务。本发明能避免暴露查询用户的网格索引及位置坐标，并保证外包给云服务器的兴趣点数据库的安全。
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公开(公告)号：CN117579129A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311588073.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 西安电子科技大学
IPC: H04B7/185 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06F21/64 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L9/40 , H04W12/041 , H04W12/06
Abstract: 一种面向远海风电场的卫星在轨安全异常查询方法，包括：系统初始化阶段：可信权威中心设定系统的基本安全参数，包括哈希函数、主密钥和系统公钥；第一和第二类卫星经设置以准备后续的数据处理；异常数据签名阶段：第一类卫星生成累加器和证明集合，并发送给第二类卫星，第二类卫星验证证明集合的正确性，对累加器进行签名，并发送给第一类卫星验证签名；异常数据查询阶段：第一类卫星接收供应商发送的经过加密的要查询的可疑数据项之后进行解密，并发送查询结果的相关证明以及第二类卫星的签名给供应商以进行验证。本发明结合高效动态累加器和身份签名技术，实现远海风电场的安全异常数据查询，满足对风电场数据以及查询数据保密性的安全需求。
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公开(公告)号：CN118397212B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410833128.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 广西科学院
IPC: G06T17/10 , G06T15/00 , G06T15/08 , G06T15/55 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06T7/33 , G06T7/80 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06V40/10 , G06N3/048
Abstract: 一种基于神经辐射场的智慧渔场水下鱼体三维重建方法，包括如下步骤：S1、通过相机获取渔场水下鱼类个体的可见光图像数据；S2、计算可见光图像对应的相机内外参数；S3、构建智慧渔场水下鱼体神经辐射场模型；S4、将获取的可见光图像数据及对应的相机内外参数作为训练数据，训练水下鱼体神经辐射场模型；训练中通过基于水下光线传播衰减系数的神经辐射场体绘制方法计算出对应视角下的预测图像；S5、利用训练好的水下鱼体神经辐射场模型进行鱼体三维重建。通过在神经辐射场体渲染方法中引入水下光线传播衰减因素，可有效模拟光在水中传播时的衰减特性，该方法能够更好地适应水下环境，显著提高水下环境中鱼体的三维重建的精度和真实感。
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公开(公告)号：CN118470175A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410915437.1
申请日：2024-07-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T15/04 , G06T3/4076 , G06T5/90 , G06T7/13 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出了一种面向倾斜摄影测量的建筑物纹理增强方法，实现自动化的纹理质量提升。首先，对倾斜影像数据进行校正，制备训练数据集。其次，采用L1损失和边缘检测损失训练生成对抗网络，实施逐步加权训练策略，先优化整体图像质量，再强化边缘细节。然后，利用训练好的网络对校正后的三维模型纹理进行超分辨率增强。最终，将增强纹理应用于模型，显著提升纹理清晰度与细节，增强视觉效果及应用价值。此方法有效改进了超分辨率网络性能，自动化处理复杂城市场景纹理，降低成本，适用于城市规划与设计。
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