-
公开(公告)号：CN118551142A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410553299.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法优化岭估计‑内点罚函数法的多光谱温度获取方法，属于多光谱辐射测温技术领域。本方法建立优化模型和约束、多元线性回归与岭估计确定初始点、混沌映射生成初始种群、适应度函数选择最优解、合并种群并迭代优化、输出最优参数，并应用于内点罚函数法以获得最终的光谱发射率和温度。本发明可以适用于所有光谱发射率和温度的测量，不受材料的限制，同时采用岭估计和自适应压缩因子以及改进鲸鱼算法优化内点罚函数法的参数提升了算法的收敛稳定性，避免陷入局部最优解，加快个体收敛到全局最优解的速度，提高算法的真温反演精度。
-
公开(公告)号：CN118429721A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410653031.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V20/10
Abstract: 本发明是一种基于域泛化的轻量化高光谱图像跨场景分类方法。本发明涉及图像处理分类技术领域，本发明获取高光谱数据，并构建跨场景数据集，搭建基于注意力机制辅助的级联瓶颈网络模型，得到若干在不同模型参数下的级联瓶颈网络模型；对若干在不同模型参数下的级联瓶颈网络模型进行训练；将若干在不同模型参数下的级联瓶颈网络模型在目标场景验证集上进行交叉验证，得到验证结果；从验证结果中筛选出分类效果最好的级联瓶颈网络模型作为目标分类模型，并通过目标分类模型对目标域的高光谱图像进行分类。本发明的基于注意力机制辅助的级联瓶颈网络模型只需要有限的源域样本即可完成训练，更加具有实际意义，鲁棒性也能够得到保证。
-
公开(公告)号：CN118427719A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410271323.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国航发沈阳发动机研究所
IPC: G06F18/243 , G01J5/00 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 一种高温环境下基于GA‑ACO‑RFR算法的多光谱辐射测温方法和系统，涉及红外辐射测温技术领域。解决了现有技术中高温环境下存在的发射率模型识别不准确的问题。所述测温方法包括以下步骤：输入高温计测量得到的多光谱辐射数据，基于所述多光谱辐射数据构建发射率模型；基于所构建发射率模型进行特征提取，通过PCA和DPCA方法提取所述多光谱辐射数据的幅度特征和形状特征；根据提取的幅度特征和形状特征，基于混合遗传算法‑蚁群算法优化随机森林算法中的参数，使用GA‑ACO‑RFR分类器识别目标发射率模型；基于得到目标发射率模型，构建多光谱辐射测温目标方程；利用优化的粒子群算法求解所述目标方程，输出待测的目标温度。所述识别目标发射率模型和反演温度领域中。
-
公开(公告)号：CN116167946A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310259345.8
申请日：2023-03-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于暗通道先验理论的高温图像去雾增强方法及装置，涉及涡轮发动机叶片应变测量图像去雾增强技术领域，解决的技术问题为“如何在高温环境下对涡轮发动机叶片应变测量图像进行去雾增强”，方法包括：获取待观测对象的图像；基于所述图像得到暗通道图；在所述暗通道图中搜索背景光强所在区域，得到对应的背景光强值和透射率图；将所述背景光强值和透射率图输入有雾图像模型进行反推，得到初步去雾图像；对所述初步去雾图像进行HSI空间变换处理，得到去雾增强图像；该方法对高温图像采用暗通道先验理论进行去雾，并通过HSI空间变换对图像进行增强，能够有效解决图像雾化和失真的问题，从而提高采用图像进行应变检测的精确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359091A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111645100.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于Transformer的水下图像增强方法。本发明涉及数字图像处理和水下图像处理技术领域，本发明通过输入端输入待增强的水下图像，采用多级下采样模块通过卷积的方式进行下采样，获得不同尺度下的图像；通过全局特征提取模块采用卷积结合残差块的方式，进行不同尺度下图像的特征提取，获得不同尺寸下的特征图；将最小尺寸的特征图输入编码器，并采用多级特征深化提取的方式进行处理；将解码器的输出进行块解码，将最小尺寸特征图经过Transformer的输出从序列重新恢复成图像形式；经过多级上采样模块进行尺度上的恢复，结合之前的多级细节深化模块，获得输出的增强图像。
-
公开(公告)号：CN114255367A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111474609.9
申请日：2021-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明是一种基于少量训练样本下的高光谱图像分类方法。本发明涉及图像处理及其分类技术领域，本发明获取原始的高光谱数据集，对感兴趣的类别信息进行标注；对原始数据集使用主成分分析法进行降维，通过保留不重叠信息的方式，降低需要处理的数据量；选择合适的空间邻域大小，并将数据按照一定的比例划分为训练集、验证集、测试集，建立双重注意力模型；将训练数据送入的双重注意力机制模型中进行训练；及时调整模型训练过程的参数，通过交叉验证选择出最好的模型；将训练最好的模型在测试集上进行测试，验证分类效果。
-
公开(公告)号：CN109600715B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201811446496.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种车联网V2X通信辅助文件下载方法，当车辆进入RSU的通信范围之后，RSU与车辆之间建立连接，并使用道路划分的机制，当目的车辆无法在RSU内下载完音视频等文件时，簇内的车辆帮助该目的车辆进行下载，当车辆驶离RSU通信范围时，连接断开，由相对速度、相对距离和活跃度确定的亲密值确定合作车辆，该车辆辅助目的车辆下载文件，簇内外车辆之间进行合作传输，通过数据动态分配，完成部分文件下载。本发明不仅可以适应网络高速动态变化的场景，还能够适应通信两端链路不稳定甚至不完整的情况，本发明提出了车辆合作下载方法可以提高交付率并最大限度地减少网络资源的消耗，可以大大的缩短下载时间，同时经济效益上也非常实惠。
-
公开(公告)号：CN109600715A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811446496.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种车联网V2X通信辅助文件下载方法，当车辆进入RSU的通信范围之后，RSU与车辆之间建立连接，并使用道路划分的机制，当目的车辆无法在RSU内下载完音视频等文件时，簇内的车辆帮助该目的车辆进行下载，当车辆驶离RSU通信范围时，连接断开，由相对速度、相对距离和活跃度确定的亲密值确定合作车辆，该车辆辅助目的车辆下载文件，簇内外车辆之间进行合作传输，通过数据动态分配，完成部分文件下载。本发明不仅可以适应网络高速动态变化的场景，还能够适应通信两端链路不稳定甚至不完整的情况，本发明提出了车辆合作下载方法可以提高交付率并最大限度地减少网络资源的消耗，可以大大的缩短下载时间，同时经济效益上也非常实惠。
-
公开(公告)号：CN103974367A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410216280.X
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了无线传感器网络中基于HEED算法的错误容忍和多路径优化方法。首先进行节点部署，节点先计算初始化参数，与邻居节点进入竞选簇头的第二阶段，确定节点自身是否应该当选簇头，之后等待一段时间twait，当收到所有的邻居节点的第二阶段完事广播消息。节点进入第三阶段，确定自己的身份。然后建立簇内路由和簇间路由。使用GG图论模型对网络中与基站通信的路由进行路径优化。本发明可以降低网络进行通信的能耗，提高网络工作的可靠性，延长网络的生存时间。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
39
records
(took 0.049 seconds)
