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公开(公告)号：CN117892039A
公开(公告)日：2024-04-16
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：CN117725345A
公开(公告)日：2024-03-19
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：CN117315182A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311615865.4
申请日：2023-11-30
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: 一种用于确定在地形影响下的雷达探测范围的方法，包括：获取自由空间中的雷达探测范围和地理地形数据；对自由空间中的雷达探测范围和地理地形进行网格剖分，并将剖分结果分别存储至雷达范围集合和地形集合；对雷达范围集合进行一次数学形态学的膨胀运算，并将膨胀结果与原始集合作差，得到雷达探测范围边界集合；根据需求选取膨胀的结构元素，选取辐射源所在网格作为膨胀起点，并将其加入膨胀集合和地形影响下的雷达探测范围集合；在考虑地形影响的情况下，从辐射源开始逐层向外膨胀，在每层膨胀时通过判断地形遮挡情况决定是否向相应的方向膨胀，直到达到预定的终止条件。
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公开(公告)号：CN117278109A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311546226.7
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) , 西安电子科技大学
IPC: H04B7/185 , H04W12/122
Abstract: 一种面向远海风电场的卫星在轨安全异常识别方法，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，包括哈希函数和指纹函数，并初始化XOR过滤器；第一类卫星和第二类卫星经设置以准备后续的数据处理；异常数据组织阶段：第一类卫星接收远海风电场的远程管理者发送的异常数据并添加到XOR过滤器，利用XOR过滤器的指纹来生成相应元素并发送给第二类卫星；异常数据求交阶段：第二类卫星接收远海风电场传感器实时数据集合，用XOR过滤器过滤掉不属于交集的元素，然后与第一类卫星共同完成两个集合求交过程，即异常数据的识别过程本方法既满足卫星在轨处理中异常数据机密性、可用性和完整性的安全需求，又极大减少了在轨计算开销和通信开销。
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公开(公告)号：CN117031507A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311290915.6
申请日：2023-10-08
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)
Abstract: 一种适用于BDS‑3 B1C/B2a双频信号的精密单点定位方法，包括如下步骤：S1、输入数据，所述数据包括基于旧双频信号的卫星钟差数据；S2、进行数据预处理，其中，计算新双频信号与所述旧双频信号之间的频间钟偏差，并使用所述频间钟偏差改正观测值域；S3、构建基于所述新双频信号的精密单点定位模型，并使用步骤S2预处理后的数据进行模型的参数估计；S4、输出结果。与现有技术相比，本发明顾及了频间钟偏差对精密单点定位的影响，将其在观测值域提前改正，减少了误差项，提高了新信号的定位精度和收敛时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116709303A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310972570.6
申请日：2023-08-03
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: 本发明公开了一种用于远程监控的卫星边缘计算方法与装置，该方法包括以下步骤：S1、通过控制中心进行系统初始化；S2、任务生成：通过控制中心对远程监控系统进行监控期划分，确定不同监控任务的时间间隔，并对监控任务进行签名，发送给地面站的过顶卫星，以使所述地面站的过顶卫星验证签名并存储签名和监控任务；S3、任务委托：所述地面站的过顶卫星将监控任务委托或分配给地面接入点的过顶卫星来完成；S4、任务执行：所述地面接入点的过顶卫星接受委托后，先与地面接入点完成身份验证，再对来自所述地面接入点的数据进行计算，最后发送给控制中心，完成当前时间段的监控任务。
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公开(公告)号：CN116385903A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310617437.9
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: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种面向1级遥感数据的抗畸变在轨目标检测方法与模型，该方法包括步骤：S1、构建抗畸变网络模块，所述抗畸变网络模块用于对1级遥感影像进行畸变校正；S2、在目标检测的主干特征提取网络中深层特征提取模块前添加所述抗畸变网络模块，构建在轨目标检测模型；S3、利用1级遥感影像样本库在地面训练所述在轨目标检测模型，训练好的在轨目标检测模型上传至卫星端；S4、将卫星在轨获取的0级遥感信号处理成1级遥感影像送入当前最新的在轨目标检测模型中进行实时在轨目标检测。
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公开(公告)号：CN108951859B
公开(公告)日：2020-08-11
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：CN119992600A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510462362.0
申请日：2025-04-14
Applicant: 西南科技大学 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨联合飞机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于ANN转SNN的无人机飞行飞鸟检测方法，属于无人机目标检测的技术领域，其包括：获取低空飞行飞鸟的图像数据和飞鸟目标检测数据集；根据飞鸟目标检测数据集训练得到人工神经网络模型YOLOv5‑ANN；建立人工神经网络模型YOLOv5‑ANN的激活输出与脉冲神经元的脉冲频率之间的映射关系；将人工神经网络模型YOLOv5‑ANN转换为脉冲神经网络模型Spiking‑YOLOv5‑SNN，采用完成训练的脉冲神经网络模型Spiking‑YOLOv5‑SNN进行无人机飞行飞鸟检测。本发明结合人工神经网络模型YOLOv5的高效目标检测能力和脉冲神经网络模型的快速响应特性，能够在复杂背景下有效检测低空飞行飞鸟，提高无人机的安全性。
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公开(公告)号：CN119648901A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411679759.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
Abstract: 本发明提出一种3D点云生成、识别与分割方法，所基于的装置包括激光器、相机、电机以及控制器，激光器装配在电机上，控制器能够控制电机按照预先设定的速度进行转动以带动激光器转动、且能够获取和存储电机转动的角度；激光器受控能够发射一束平面激光；控制器能够控制相机按照不同参数进行拍照、并存储照片，上述装置属于单目结构光法的点云生成装置，适用于较小的范围、近距离的点云生成，精度较高；上述3D点云生成、识别与分割方法能够同步采集待测物体的三维点云和二维图像，并实现点云和图像的对应，进而能够通过识别、分割二维图像实现三维点云的识别与分割，从而显著降低了3D点云识别和分割的复杂度，提高效率。
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