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公开(公告)号：CN113139916A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110407439.6
申请日：2021-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国船舶重工集团有限公司第七一0研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的水下声呐仿真图像生成和数据扩充方法，包括：构建训练数据样本集；构建数据预处理系统，对样本数据进行预处理；构建生成器网络模型，将预处理后的图像输入生成器网络模型，得到保证图像尺寸和细节特征的输出图像；构建判别器网络模型，与生成器网络模型在训练的过程中不断对抗训练，得到质量好的图像；构建训练模型，通过训练模型对生成器网络模型和判别器网络模型进行训练；构建梯度惩罚项模型，在训练模型损失函数基础上增加梯度惩罚项，模型训练时，引入的梯度惩罚项使训练过程中梯度不会骤变；开始训练，获得优质的水下声呐仿真图像。本发明能够生成更高质量、更高分辨率和细节更逼真的水下声呐图像。
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公开(公告)号：CN112824226A
公开(公告)日：2021-05-21
申请号：CN201911144316.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于挂载声学传感器的潜航器延展翼，水平延展臂对称设置，分别铰接在第一支架的两侧，水平翼一端连接在水平延展臂上；水平延展臂驱动机构安装在第一支架上，并且水平延展臂驱动机构通过水平铰接杆与水平延展臂铰接；竖直延展臂一端铰接在安装基板的底部，另一端与竖直翼一端固定连接；第二支架安装在安装基板上，并且竖直延展臂驱动机构安装在第二支架上；安装基板上开设有供竖直铰接杆穿过的条形贯穿孔，竖直延展臂驱动机构通过竖直铰接杆与竖直延展臂铰接。本发明可挂载小体积探测声呐换能器，形成立体声呐探测阵，提高探测精度；主要用应用于潜航器在海洋大深度下目标物搜寻探测过程时挂载小体积声呐换能器实现定位定向。
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公开(公告)号：CN111582403A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010419858.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种零样本侧扫声呐图像目标分类方法，根据任意待识别侧扫声呐图像目标类别信息，获取同类别的常规光学图像，并对其进行类别标注，获取一些较为容易获得的不包含待识别类别目标的侧扫声呐图像。然后使用针对侧扫声呐图像的风格迁移方法，以常规光学图像和侧扫声呐图像作为输入，生成某特定类别的仿真侧扫声呐图像，并根据生成的仿真侧扫声呐图像数据集训练深度神经网络，最后，使用由仿真侧扫声呐数据集训练得到的深度神经网络即可应用于对某特定类别的侧扫声呐图像进行分类识别。本发明可以在没有可用训练样本的情况下，依然准确的实现某特定类别目标的侧扫声呐图像分类，解决因样本无法获取导致的无法训练识别网络的问题。
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公开(公告)号：CN111412423A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010245621.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F21S10/06 , F21V3/06 , F21V3/02 , F21V17/12 , F21V19/00 , F21V23/00 , B63G8/00 , B63G8/38 , F21Y115/10
Abstract: 本发明公开了一种用于水下潜航器的灯光指示系统，包括：深水耐压舱、控制单元、LED指示单元和深水接插件；LED指示单元安装在深水耐压舱的顶部；其中，LED指示单元包括：透明外罩、LED灯条和外罩堵头，其中外罩堵头安装在透明外罩上；LED灯条上安装有多个LED灯；LED灯条安装在透明外罩内部；各个LED灯与控制单元电相连；深水接插件安装在深水耐压舱的底部，且与控制单元电连接；控制单元安装在深水耐压舱的内部。本发明提供的用于水下潜航器的灯光指示系统，解决了传统潜航器上搭载的频闪灯功能单一的问题。
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公开(公告)号：CN110689544A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910842331.2
申请日：2019-09-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出的是一种遥感图像细弱目标分割方法。先对原始的遥感图像进行数据增强和相应预处理，借助DenseNet的稠密连接思想对U-net进行改进，提出Dense-Unet网络结构。通过在网络结构中使用稠密卷积，加强了各卷积通道之间的级联关系，又通过对称结构和跳跃连接思想，进一步使得各层特征之间的联系更加紧密，能够更有效地学习到细弱目标特征。为了保证最后网络识别的实时性，降低参数量，又在每个稠密块之后引入瓶颈层和批归一化层。使用代价敏感向量权重调整目标函数,解决分割目标类别不均衡问题，进一步提升分割精度。最后使用集成学习方法，训练多个独立模型并进行组合，共同对图片中的目标类别信息进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110060248A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910321418.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习与声呐图像处理领域，具体涉及一种基于深度学习的声呐图像水下管道检测方法。本发明包括如下步骤：构建侧扫声呐图像样本数据集；对数据集中的图像进行预处理；构建用于判别水下管道的铺设方式和检测管道位置的深度卷积神经网络，并训练网络的权重得到训练好的网络；对预处理后的侧扫声呐图中水下管道铺设方式进行判断和给出位置的包围盒集合；根据包围盒集合的中心点得到水下管道的中心位置线，根据包围盒集合覆盖区域分割出目标。本专利方法与现有的方法相比，能够更准确对水下管道的铺设方式进行判定，更精准地检测出水下管道的位置及其中心位置线，泛化能力强，而且在并行加速单元的硬件支持下，检测速度快、效率高。
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公开(公告)号：CN103295226B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310148765.5
申请日：2013-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于MRF模型的非监督声纳图像分割方法，其特征在于：步骤一：对原始声纳图像进行高斯金字塔预处理，得到预处理后的图像；步骤二：计算出预处理后的声纳图像的灰度直方图；步骤三：根据步骤二获得的灰度直方图，计算声纳图像分类及分类个数；步骤四：根据步骤三中的图像分类个数和判别函数,计算MRF分割模型的初始化参数;将初始化参数代入MRF分割模型对声纳图像进行分割。
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公开(公告)号：CN103390273B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310303759.2
申请日：2013-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于声学图像配准领域，具体涉及一种基于GPS定位辅助的多波束侧扫声纳图像配准方法。本发明包括：读取多波束侧扫声纳数据，生成参考图像和待配准图像；依次记录航迹点的GPS定位辅助信息；分别对多波束侧声纳数据生成的参考图像和待配准图像提取特征点，并建立特征向量；对参考图像和待配准图像中的特征点进行匹配：对于参考图像中的特征点，找出待配准图像中特征点的汉明距离之间的异或之和最小的点，则认为该点为匹配点；根据确定的配准控制点得到空间变换关系，完成配准。本发明通过计算特征点在大地坐标系下的经纬度坐标，有效剔除了误匹配点，得到了最优化的空间变换关系，使得配准更加准确。
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公开(公告)号：CN104794689A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510109306.5
申请日：2015-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种增强声纳图像对比度的预处理方法。包括以下步骤从声纳设备获取原始声纳图像；将声纳图像的灰度级线性映射到0-255范围内；求取映射后图像的最大灰度值、最小灰度值和灰度平均值；设定一个系数集，利用系数集对声纳图像进行灰度级的压缩，得到压缩后的图像；对压缩后的图像进行灰度校正，得到灰度补偿后的图像进行输出。本发明方法简单、运算速度块，具有很好的降噪效果。
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公开(公告)号：CN104021553A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410234791.4
申请日：2014-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于像素点分层的声纳图像目标检测方法，声纳图像阈值分割后，形成面积大小不等的区域，标记各个8连通域；筛选被标记的区域；将筛选出的图像分层；找出各个区域的中心点；设目标外接矩形长边为a，以该中心点为中心，分割出a*a大小的图像，并将这些图像标号，标记为z1，z2，z3，…zn；求取可能性系数p，m，n：p由人工确定；m＝各层中每个类中像素点的个数；n＝亮点数/区域面积，其中，亮点数为各个层中每个类中包含的亮点个数，区域面积为该类的最小外接圆的面积；计算各区域最小外接矩形和椭圆的形态学特征，对各区域进行筛选；根据可能性系数和目标形态学特征检测并分割出目标区域。
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