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公开(公告)号：CN118534422B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410607001.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛万升航控智能科技有限公司
IPC: G01S7/36 , G06F30/20 , G01S13/933 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机载雷达近区抗干扰波形设计方法及系统，涉及雷达波形设计技术领域。本发明的技术要点包括：对于无人机载雷达系统，构造基于正交频分复用技术的预编码波形集合；构造波形优化约束条件；构造波形优化目标函数和参考雷达波形；利用MM算法对波形优化目标函数进行转化，并将波形优化约束条件中非凸约束条件转化为凸约束条件；利用标准数值工具迭代求解转化后的波形优化目标函数，获得最优波形序列。本发明避免了常见的低峰均比约束未能充分控制发射天线功率均匀性的问题，防止高功率动态范围波动和低发射功率效率的情况，本发明在符号误码率和平均可实现的速率方面有显著改善，且提升了抗截获性能，具备更低的相关旁瓣水平。
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公开(公告)号：CN119323903B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411822580.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司 , 青岛万升航控智能科技有限公司
IPC: G08G3/02 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G01S13/937 , G01S13/86 , G01S7/41 , G08G3/00
Abstract: 本申请提供了一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统，涉及临岸水上交通管理技术领域，包括基于雷达和红外摄像头对船舶的回波信息和视觉信息进行同步检测；基于自适应权重调整融合回波特征向量和视觉特征向量得到融合特征向量，利用Yolo网络进行船舶和障碍物的识别与分类，结合Deep SORT跟踪器进行跟踪；采用卡尔曼滤波算法对回波信息和视觉信息进行融合处理，获得目标的实时位置、速度和加速度；分析船只轨迹，基于船载AIS模块提供的船舶静态信息设置安全阈值，评估碰撞风险。本申请利用雷达和红外摄像的信息融合，实现对周围障碍物的实时监测与精确定位。通过快速处理和优化算法，系统实时生成准确定位，降低了误报和漏报的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119323903A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411822580.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司 , 青岛万升航控智能科技有限公司
IPC: G08G3/02 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G01S13/937 , G01S13/86 , G01S7/41 , G08G3/00
Abstract: 本申请提供了一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统，涉及临岸水上交通管理技术领域，包括基于雷达和红外摄像头对船舶的回波信息和视觉信息进行同步检测；基于自适应权重调整融合回波特征向量和视觉特征向量得到融合特征向量，利用Yolo网络进行船舶和障碍物的识别与分类，结合Deep SORT跟踪器进行跟踪；采用卡尔曼滤波算法对回波信息和视觉信息进行融合处理，获得目标的实时位置、速度和加速度；分析船只轨迹，基于船载AIS模块提供的船舶静态信息设置安全阈值，评估碰撞风险。本申请利用雷达和红外摄像的信息融合，实现对周围障碍物的实时监测与精确定位。通过快速处理和优化算法，系统实时生成准确定位，降低了误报和漏报的风险。
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公开(公告)号：CN118534422A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410607001.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛万升航控智能科技有限公司
IPC: G01S7/36 , G06F30/20 , G01S13/933 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机载雷达近区抗干扰波形设计方法及系统，涉及雷达波形设计技术领域。本发明的技术要点包括：对于无人机载雷达系统，构造基于正交频分复用技术的预编码波形集合；构造波形优化约束条件；构造波形优化目标函数和参考雷达波形；利用MM算法对波形优化目标函数进行转化，并将波形优化约束条件中非凸约束条件转化为凸约束条件；利用标准数值工具迭代求解转化后的波形优化目标函数，获得最优波形序列。本发明避免了常见的低峰均比约束未能充分控制发射天线功率均匀性的问题，防止高功率动态范围波动和低发射功率效率的情况，本发明在符号误码率和平均可实现的速率方面有显著改善，且提升了抗截获性能，具备更低的相关旁瓣水平。
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公开(公告)号：CN118379801B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410837739.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛万升航控智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统及方法，属于传感器融合领域。为解决海面救援时对落水人员动作识别精度不足，探测时间长，无法实现对人体动作多维度探测的问题。本发明通过毫米波雷达信号处理获取人体求救动作的雷达时频二值图，通过红外相机图像处理获取人体求救动作的红外帧序列，两种数据经时间配准后在各自搭建的嵌入空间重构模块和嵌入通道重构模块的卷积神经网络中进行识别，根据距离因子的大小调整两种传感器的权重，经过线性加权的决策级融合策略，实现动作的融合识别。借助毫米波雷达和红外相机的优势，可在海雾、夜晚等复杂场景下快速、准确地识别落水人员求救动作，确保海面救援工作的顺利进行。
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公开(公告)号：CN118379801A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410837739.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛万升航控智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统及方法，属于传感器融合领域。为解决海面救援时对落水人员动作识别精度不足，探测时间长，无法实现对人体动作多维度探测的问题。本发明通过毫米波雷达信号处理获取人体求救动作的雷达时频二值图，通过红外相机图像处理获取人体求救动作的红外帧序列，两种数据经时间配准后在各自搭建的嵌入空间重构模块和嵌入通道重构模块的卷积神经网络中进行识别，根据距离因子的大小调整两种传感器的权重，经过线性加权的决策级融合策略，实现动作的融合识别。借助毫米波雷达和红外相机的优势，可在海雾、夜晚等复杂场景下快速、准确地识别落水人员求救动作，确保海面救援工作的顺利进行。
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公开(公告)号：CN112784917A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110136086.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种边云协作环境下的图像目标识别难例判别方法。步骤1：将任务图片通过边缘端的轻量级物体检测识别算法得出一个并不准确的检测结果；步骤2：将步骤1的检测结果再输入到边缘端的难例判别网络中；步骤3：边缘端的难例判别网络根据输入的结果判断任务图片是否为难例，若为难例则进入步骤4，若为简单例则进入步骤5；步骤4：上传到云端，经过云端计算后再返回结果输出；步骤5：直接输出边缘端计算的结果。本发明解决的是边云协同场景下物体检测识别任务中，边缘端如何判断难例上云的问题。
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