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公开(公告)号：CN110378411A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910640770.5
申请日：2019-07-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于交互式多模型的支持向量机辅助水下机动目标跟踪方法，属于水下目标跟踪领域。对于水下目标，由于其运动模式是不固定的，常常会进行机动，因此难以保持跟踪估计滤波器的参数与实际情况一致，进而导致跟踪误差在目标发生机动时大幅上升，跟踪效果恶化，甚至可能导致跟踪误差发散，从而跟丢目标。针对这一问题，本发明所提出的方法利用支持向量机对目标当前的运动模式进行判断，并根据分类结果对交互多模型算法中的各运动模型条件模型概率进行修正，使交互多模型算法可以快速地对目标的运动模式切换做出反应，降低了跟踪误差、保证了跟踪的收敛性。因此，本发明对解决水下机动目标跟踪问题具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN110378354A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910521619.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，本方法首先利用双边滤波算法平滑提花织物图片噪声得到预处理后图片；其次统计预处理后图片的区域梯度信息；再利用非极大值抑制算法得到织物图案边缘轮廓图；然后将织物边缘轮廓图作为组织滤波算法的引导图，通过多次迭代平滑织物组织结构；最后利用密度峰聚类算法对处理后的提花织物图片进行颜色聚类，得到颜色提取结果。通过上述方式，本发明能够消除提花织物表面组织结构对颜色提取结果的干扰，使得最终提取结果更加准确。
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公开(公告)号：CN109240274A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811308258.2
申请日：2018-11-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶相关性的工业过程故障诊断方法，属于工业过程监控领域，本发明所提出的方法利用栈式稀疏自编码网络从表示学习的角度无监督地获取各传感器量测数据中的高阶相关性信息，并针对获取的高阶相关性特征提出三个监测指标SRE、M2和C。分层次的学习方式使得该发明对于工业过程中微小故障或早期故障的变化的表示更为精细，也就更利于检测出此类故障的发生与否；同时，所提出的监测指标不仅可以监测过程运行是否保持在控制域内，而且对于故障类型的识别具有一定的指导性；此外，无监督的学习模式不受工业过程中样本标签不足、数据不均衡等影响。因此，本发明对于解决实际中的工业过程监控问题具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN106559221A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201610970703.6
申请日：2016-11-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种分布式网络控制系统的网络发现协议以及加密认证算法，包括RSA算子生成算法，组合密文生成算法，时间相关的混沌初始化算法等。本发明将RSA加密与混沌加密进行组合，分块进行加密，生成组合密文，并且密文与时间相关，使密文具有时效性，增大了破解难度，增强了分布式控制网络的认证安全。
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公开(公告)号：CN1776049A
公开(公告)日：2006-05-24
申请号：CN200510061686.6
申请日：2005-11-25
Applicant: 浙江大学
IPC: D03C3/20
Abstract: 一种电子提花选纱机构，其特征在于：设有销轴(5)、摆臂(6)以及弹簧(7)，它们布置在电磁铁(2)的两侧，销轴(5)与壳体成为一体，其背部设有盲孔，摆臂的上部装在销轴上，摆臂的外侧设有限位的外凸台(1a)，其内侧还设有锯形槽(6a)，弹簧布置在锯形槽和内凸台(1b)之间，上述外凸台和内凸台与壳体成为一体，挂钩(3)位于摆臂的下端部，且与摆臂成为一体，同现有技术比较，本发明的优点是：1)结构合理简单，摆臂摆动范围小，工作频率高；2)拉钩由塑料注塑而成，不会产生静电，避免了静电干扰；3)设有弹性助吸体，磁隙小；4)线圈支架呈纵向布置，线圈匝数多，电压降低，电耗小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052872B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110271736.2
申请日：2021-03-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声呐图像的水下运动目标跟踪方法。首先基于高斯混合模型及最邻近算法对声呐图像背景进行建模，结合形态学方法分离图像的前景和背景，获取刚进入视野范围内运动目标初始位置，根据初始位置初始化基于级联匹配的跟踪器，该跟踪器以ECO‑HC算法为基础，在确认目标跟丢的情况下基于高斯混合模型对长期存在于视野范围内的目标进行重定位，结合水下运动目标的运动模型及外观模型对目标重定位结果和跟踪结果进行级联匹配，解决了一般情况下目标跟丢后无法再跟上的问题，有利于跟踪准确率的提高，实现长期稳定的水下运动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN111260543B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202010060679.9
申请日：2020-01-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接方法。该方法包括如下步骤：1)采用改进白平衡算法和基于线性插值的CLAHE算法对水下图像进行图像增强；2)采用双重金字塔图像融合方法融合图像增强后的图像，得到水下预处理图像；3)将水下预处理图像通过改进SIFT算法进行水下图像配准；4)计算得到图像仿射变换矩阵后，采用线性渐变合成算法完成最后的水下图像拼接。本发明通过实验证明此方法充分考虑到水下环境和水下成像特点，可以明显提升水下图像增强，配准和拼接的效果和准确率。
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公开(公告)号：CN111176328B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010051478.2
申请日：2020-01-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于欠信息下的多AUV分布式目标围捕控制方法，包括：建立AUV运动学模型以及动力学模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数；针对多AUV系统运动过程中，部分AUV无法获得目标信息的情况，提出了动态轨道半径循环迭代方法；针对水下GPS定位不准确以及运动过程中探测距离有限等问题，提出了基于局部信息的多AUV运动学控制器；提出了欠信息下的多AUV系统动力学控制器。本发明提供一种能够有效减少控制器信息量的分布式目标围捕控制方法，同时利用动态调整AUV的循环轨道半径方法避免了探测目标信息失效带来的影响，为海洋开发、海洋对抗、灾难救援等方面的实际应用研究奠定了关键基础。
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公开(公告)号：CN109839110B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910019372.1
申请日：2019-01-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于快速随机搜索树的多目标点路径规划的方法，属于机器人路径规划领域。本发明方法使用两层树的结构。底层树由多个目标点延伸出的多棵树组成，每棵树拥有一个由周围环境决定的权重，并且每棵树使用快速随机搜索树算法对自由空间进行探索。当两棵树足够近时产生一条有效的无碰撞路径，该有效路径及构成该有效路径的节点将会传递给顶层树。顶层树对这些路径和节点使用改进的最小生成树算法进行重新规划的工作，最终获得能够遍历多个目标点的最短路径。本发明中提供的多目标点路径规划方法能有效地在各种障碍物环境中运行，并且计算速度快，移动机器人能够对该路径直接进行导航。
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公开(公告)号：CN110167124B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910425415.6
申请日：2019-05-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于多传感器融合估计领域，提出了一种传输功率自适应调节的水下无线传感器网络目标跟踪方法。由于水下环境的复杂性，水声通信的环境相比陆地和空中更为恶劣，网络节点之间的数据传输错误概率更大，为了提高数据的准确性，需要提高节点发送数据的传输功率，通过提高信噪比降低恶劣环境的影响。然而，提高传输功率会导致节点能量过度消耗，影响网络寿命。为了解决数据准确率和网络能耗之间的矛盾，本发明所提出的算法联合考虑目标跟踪精度和网络能量消耗的需求，在保证跟踪精度的同时，自适应地调整节点传输量测数据的功率，提高网络工作效率。因此，本发明对于解决水下目标跟踪的实际问题有着重要的理论意义和实用价值。
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