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公开(公告)号：CN113269691B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110584825.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开的属于SAR图像去噪方法技术领域，具体为一种基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法，该基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法的具体实施方案如下：利用图像增广和图像重进消除噪声特性对于模型训练过程的影响，本发明构建的网络具有训练初期收敛效率高，末期收敛情况与其他基准模型相同的特征，利用稀疏表示与卷积滤波器的特性，进一步节省了训练时间，提高了模型的迭代效率，借助图像增广丰富数据以及图像重建消除噪声特性的设计，本发明有效地降低了SAR图像去噪过程对无噪声SAR图像的需求度，减少了实际任务中在无噪声SAR图像获取过程投入的开支，并取得更为优秀的SAR图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN113269691A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110584825.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开的属于SAR图像去噪方法技术领域，具体为一种基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法，该基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法的具体实施方案如下：利用图像增广和图像重进消除噪声特性对于模型训练过程的影响，本发明构建的网络具有训练初期收敛效率高，末期收敛情况与其他基准模型相同的特征，利用稀疏表示与卷积滤波器的特性，进一步节省了训练时间，提高了模型的迭代效率，借助图像增广丰富数据以及图像重建消除噪声特性的设计，本发明有效地降低了SAR图像去噪过程对无噪声SAR图像的需求度，减少了实际任务中在无噪声SAR图像获取过程投入的开支，并取得更为优秀的SAR图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN119251680A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411380023.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于提示学习的遥感图像分类方法，包括：获取遥感图像样本及其真实类别标签，并进行预处理，形成遥感图像数据集；根据遥感图像数据集，通过图像编码器和文本编码器，获得遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量；计算遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量之间的相似性，得到遥感图像样本的预测类别标签；计算分类损失和对比损失，重复执行上述步骤，训练并输出分类模型；利用分类模型进行遥感图像分类。本发明，通过上述方法缓解了遥感图像分类方法中语义信息不足的问题，提高了遥感图像分类准确性。
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公开(公告)号：CN116821239A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310770629.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Inventor： 张可佳 , 刘志颖 , 潘海为 , 蔡成涛 , 王巍 , 王春才 , 王小芳 , 陈征平 , 王宇华 , 兰海燕 , 李智慧 , 曲立平 , 史长亭 , 江俊慧 , 孙宝丹 , 李丽洁
IPC: G06F16/27 , H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L69/163 , G06F16/25 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06F21/31 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的船舶虚拟试验储算分离系统，包括，客户端模块，为整体系统的最外层，用于直接与用户进行交互，向用户提供API并发挥任务执行的结果；分布式查询模块，与客户端模块连接，用于在接收到客户端模块发送的任务后对任务进行解析操作，再访问储算调度模块完成具体任务后获得结果并发送至客户端模块；分布式存储模块，与分布式查询模块连接，用于对整个系统中的数据进行存储且加密，进而为储算调度模块和分布式查询模块提供数据支持；储算调度模块，分别与分布式查询模块和分布式查询模块连接，用于负责进行有效的数据缓存，并对整个系统的存储进行调度。本发明提高了云计算平台的存储效率、查询效率和计算效率。
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公开(公告)号：CN116881668A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311058259.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
Inventor： 庄园 , 樊泽楷 , 刘昊洋 , 王诚 , 段毅航 , 蔡成涛 , 王巍 , 李承国 , 王小芳 , 杨明刚 , 陈征平 , 陈志远 , 李晋 , 曹雪 , 冯晓宁 , 付岩 , 关键 , 兰海燕 , 李智慧 , 刘海波
IPC: G06F18/20 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于跨模态预训练模型的智能合约相似性检测方法，包括：构建智能合约的控制流图；提取所述智能合约中的注释信息，将所述控制流图与所述注释信息进行对应，获取对应图；将所述对应图中的信息输入预设的跨模态预训练模型，获取合约的特征表示向量；基于所述特征表示向量，通过阈值进行合约相似性的判定。本发明能实现高精度智能合约语义相似性检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116741204A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310768780.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于层次元数据信息约束的异常声音检测方法，将待检测声音的音频波形转换为Log‑Mel谱频特征，然后输入至预先训练的特征提取器中，得到高级音频特征#imgabs0#计算高级音频特征#imgabs1#与待检测声音对应机器ID的每个属性组中心cm的马氏距离，选取其中最小值作为异常分数A，M为对应机器ID下的属性组个数，当A大于给定阈值时，判定待检测声音为异常声音；所述属性组中心cm为训练集音频片段经过预先训练的特征提取器得到的高级音频特征的平均值；本发明设计了元数据信息树结构，充分利用元数据信息提取更精细的特征，有效地提升异音检测系统的性能，解决现有工业异音检测方法在域偏移下性能不足，检测结果可信度低的问题。
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公开(公告)号：CN113783782A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111053638.8
申请日：2021-09-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/751 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本发明属于水下声学传感器网络技术领域，具体涉及一种深度强化学习的机会路由候选集节点排序方法。本发明克服了现有机会路由候选集节点排序算法存在考虑因素单一和适应性差等问题，利用深度强化学习智能体与水下机会路由网络模型进行交互，使用深度神经网络拟合候选集节点信息与节点转发优先级的关系。本发明结合了深度学习和强化学习的优势，智能体通过与水下机会路由网络模型交互来自动学到一个机会路由候选集节点排序算法，此过程极少依赖人工经验和外部数据信息。本发明使得候选集节点排序更加智能，且适应性更好。
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公开(公告)号：CN103077366A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310020290.1
申请日：2013-01-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K7/00
Abstract: 本发明提供的是一种多通道数据接口射频识别装置及数据传输方法。包括射频模块、采集模块和电源。射频模块包含天线、射频前端、微控制器A、存储A和时钟A，采集模块包含存储B、微控制器B、时钟B、模数转换、模拟接口和数字接口。数据传输方法包括射频模块初始化，在定时发送周期内，读取指定通道数据，加载标签数据包并发送数据，若需要应答则等待接收应答数据，若接收到应答数据，判断是否有未发送数据与是否有时间重发，条件满足则发送暂存数据并重复执行相关程序；方法中还包括采集模块初始化，读取指定通道数据，暂存通道数据及重复执行。本发明有效解决了利用RFID对多个通道数据的采集与实时传输问题。
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公开(公告)号：CN111767810B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010558654.1
申请日：2020-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于D‑LinkNet的遥感图像道路提取方法，包括如下步骤：S1：将特征图输入D‑LinkNet网络后，在基于残差网络与迁移学习的编码器子网络中完成处理；S2：将步骤S1输出的特征图输入到基于扩张卷积与卷积块注意力模块的特征提取子网络中进行特征提取；S3：经过前两个子网络的处理后得到的特征图进入基于转置卷积的解码器子网络中实现图像的恢复。本发明能够对遥感图像中的道路特征下采样，很好地避免了网络的退化问题，同时加强道路特征的提取；能够使用扩张卷积扩增感受野，在不增加下采样的同时，感知更大范围内的道路特征，并进行特征提取，能够很好地应对遥感图像中道路部分占幅比例过小的问题。
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