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公开(公告)号：CN110458019B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910617823.1
申请日：2019-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于水面图像的目标检测领域，具体涉及稀缺认知样本条件下的排除倒影干扰的水面目标检测方法。本发明首先利用稀缺水面数据集制作时的标注信息锁定目标模板，进行指定区域匹配实现倒影去除，再通过雾化、雨化等多种形式实现样本增强，之后搭建目标网络架构，并根据图中目标信息建立密集卷积结构，制定锚点尺度提取特征，进行深度目标检测。在验证网络中添加倒影判别模块，提高真实目标的识别精度，最后通过验证结果最优检测程序，优化网络的检测性能。与现有方法相比，本发明检测精度高，对重叠及遮挡的目标处理效果更佳，在水面、海洋图像的检测中尤为适用；能在样本得到补充的同时消除倒影对检测精度带来的影响，提高水面目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN115035257A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210488831.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于多波束测深技术领域，具体涉及一种应用于水下机器人的海底多波束测深数据压缩存储方法。本发明包括水下机器人通过多波束声呐原始数据获取；根据位姿信息解算海底地形数据；根据地形熵对地形数据进行分块处理；根据先验地形训练结果选择合适的网络架构；将每一块地形都作为训练集使用人工神经网络对其进行回归；训练好的模型代替原始测深数据从而实现数据的压缩。与直接存储三维点云数据相比，本发明仅存少量的模型参数，从而使得消耗的存储空间大大降低，与此同时能够实现快速地实现地形重构。
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公开(公告)号：CN113109762B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110370348.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下航行器的对接回收技术领域，具体涉及一种用于AUV对接回收的光视觉引导方法。本发明的步骤包括光源识别、光源匹配和立体测距，光源识别是通过自适应识别算法和伪光源判别算法，识别图像中正确的光源成像；光源匹配是将立体图像的左右图像中识别到的光源，通过定义的光源特征进行配对，并利用极线搜索算法保证配对准确性；立体测距是采用三角测量方法计算已配准光源的三维坐标，并通过最小二乘法优化光源位置。本发明可靠性好、精度高，在有干扰的水下环境中能准确识别出基站光源，并得到精确的基站位置。
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公开(公告)号：CN113109762A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110370348.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下航行器的对接回收技术领域，具体涉及一种用于AUV对接回收的光视觉引导方法。本发明的步骤包括光源识别、光源匹配和立体测距，光源识别是通过自适应识别算法和伪光源判别算法，识别图像中正确的光源成像；光源匹配是将立体图像的左右图像中识别到的光源，通过定义的光源特征进行配对，并利用极线搜索算法保证配对准确性；立体测距是采用三角测量方法计算已配准光源的三维坐标，并通过最小二乘法优化光源位置。本发明可靠性好、精度高，在有干扰的水下环境中能准确识别出基站光源，并得到精确的基站位置。
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公开(公告)号：CN110533650A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910802123.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法，属于水下管道检测领域。本发明包括：采集海底管道图像；对图像进行预处理；管道方向检测；管道中心线检测；管道位置检测。与现有的技术相比，本发明采用管道方向检测，管道中心检测和管道位置检测算法，并通过随机采样一致和一致性检测剔除异常值，保证AUV在进行管道检测时，根据准确的管道方向和位置进行自主航行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110458019A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910617823.1
申请日：2019-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水面图像的目标检测领域，具体涉及稀缺认知样本条件下的排除倒影干扰的水面目标检测方法。本发明首先利用稀缺水面数据集制作时的标注信息锁定目标模板，进行指定区域匹配实现倒影去除，再通过雾化、雨化等多种形式实现样本增强，之后搭建目标网络架构，并根据图中目标信息建立密集卷积结构，制定锚点尺度提取特征，进行深度目标检测。在验证网络中添加倒影判别模块，提高真实目标的识别精度，最后通过验证结果最优检测程序，优化网络的检测性能。与现有方法相比，本发明检测精度高，对重叠及遮挡的目标处理效果更佳，在水面、海洋图像的检测中尤为适用；能在样本得到补充的同时消除倒影对检测精度带来的影响，提高水面目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN110207721A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910492181.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种考虑残差分布的无效地形匹配结果识别方法，包含如下步骤：步骤(1)：计算重叠区域高程残差序列；步骤(2)：绘制直方图，判断高程残差序列是否满足指定的高斯分布；步骤(3)：将重叠区域所有残差大于μ±σ的网格节点提取出来作为提取区域1，将所有未被提取的网格节点作为提取区域2；步骤(4)：分别计算提取区域1和提取区域2的平均高程残差、地形信息量以及有效节点的个数；步骤(5)：将提取区域1和提取区域2的平均高程残差、地形信息量、有效节点的个数输入神经网络中，若神经网络输出值大于预设值，该地形匹配结果有效，否则该地形匹配结果无效。本发明不需要其他信息辅助，算法易于实现。
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公开(公告)号：CN108871351A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810870169.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/30 , G01C21/32 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种AUV海底地形匹配的动态路径规划方法，属于水下航行器导航技术领域。包括环境建模，离线路径规划和在线路径重规划。环境模型通过地形信息和地形来源置信度构建，其中地形特征用地形标准差表示。离线路径规划基于快速搜索随机树算法，改进选择新节点和父节点算法，通过轮盘赌和马氏距离来处理地形信息，以避免低地形信息区域。在AUV沿着离线路径航行，检测到地形信息改变时，在线重规划通过判断地形改变，寻找局部导航最优节点和重优化全局路径等方法实现了对地形变化的判断并保证了导航精度。本发明适用于长航程、高精度的AUV路径规划，特别是当地形信息改变时，通过实时修改路径以保证导航精度和路径距离。
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公开(公告)号：CN118816858A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410632073.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于滤波的多传感器融合冰下里程计装置,属于水下机器人导航与定位领域。本发明紧耦合双目相机、成像声呐、IMU和深度计，获取冰下的测量信息；可移动物体在冰下作业时，利用搭载的双目相机垂直对上，采集冰盖底部的光学图像；利用搭载的前视声呐对前斜向上倾角30度，采集冰盖底部的视觉图像，并记录惯性测量单元和深度计的实时加速度、角速度和深度数据；根据获得到的多传感器数据，估算可移动物体实时位置与姿态。本发明使用多约束的双目相机观测模型进行测测更新，使用一种高效的亚像素相位相关法估计声呐图像的线速度，使用基于残差的自适应方法估计深度数据声呐线速度的噪声协方差，实现高精度和高鲁棒性的冰下定位与姿态估计。
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公开(公告)号：CN115049949B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210473939.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器人导航技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的物体表达方法。本发明通过机器人搭载的双目相机获取关于场景的当前帧图像；从当前帧左右图像中检测场景里的物体；对得到的左右图像中的物体进行匹配，完成相同物体的配对；利用卡尔曼滤波与匈牙利匹配对双目帧间的物体进行跟踪，一旦检测到相同物体，利用两帧中的四张图像完成对物体的语义信息提取，包括物体的大小，位置和姿态。本发明提出了一种可靠性好、适用性广的物体表达方法，保证场景中任意形状的物体都能提取出有价值的语义信息，从而促进视觉同步定位与建图的精度和语义性。
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