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公开(公告)号：CN118570628A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410343553.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种掩码引导的伪装目标图像生成方法，包括构建MGDiffusion扩散模型，其中，所述MGDiffusion扩散模型包括基于交叉注意力模块的MGUNet模型；选取COD数据集作为训练样本，训练所述MGDiffusion扩散模型得到已训练的扩散模型；利用所述已训练的扩散模型对所述COD数据集进行样本增强，得到目标训练样本；基于目标训练样本训练伪装检测模型，提升所述检测模型的检测性能；通过本发明的模型框架能够生成符合训练样本分布的高质量图像，生成的样本可以用于训练伪装检测模型，从而提高伪装目标检测模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN110717252B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN201910893969.9
申请日：2019-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统，在Windows平台下，运行配置及运行控制模块，生成namelist配置文件和运行脚本，并传递给Linux平台下的WRF模型；在Linux平台下运行运行脚本，运行脚本控制WRF调用数据源和namelist文件夹下的配置文件，生成WRF模式输出文件；在Windows平台下，使用数据格式转化模块从WRF模式输出文件中提取大气环境数据，生成M3D格式的大气环境中间数据；在Windows平台下，使用SEDRIS转换模块，将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式，实现了气温，气压，水平风向，水平风速，垂直风速，相对湿度，水汽混合比这7种三维大气环境数据的生成。此外，研究综合环境数据表示与交换规范，使转化为标准格式的大气环境数据可以被不同的数据使用者和平台使用，从而提高大气环境数据的规范性与交互性。
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公开(公告)号：CN108959091B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810739291.4
申请日：2018-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种支持约束的事件序列故障定位方法，它用于软件测试技术领域。本发明解决了传统的软件事件序列故障定位方法存在的未考虑事件序列之间的约束限制对故障定位的影响的问题。本发明获得待测系统的非确定事件交互集N，计算非确定事件交互集N中每个非确定事件交互的错误概率，按照错误概率由大到小的顺序依次执行集合N中每个事件交互，以确定出集合Γ中包含的极小错误事件交互，完成待测系统的事件序列故障定位；与传统的事件序列故障定位方法相比，本发明的故障定位方法考虑了事件序列之间的约束限制对故障定位的影响，克服了现有技术的局限。本发明可以应用于软件测试技术领域用。
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公开(公告)号：CN105242958B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201510829895.4
申请日：2015-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 一种虚拟试验系统与HLA仿真系统数据交换方法，本发明涉及虚拟试验系统与HLA仿真系统数据交换方法。本发明的目的是为了解决目前虚拟试验系统与HLA仿真系统之间数据交换依赖定制开发、缺乏通用性、对用户编程能力要求较高、浪费大量人力物力、开发周期长的问题。过程为：一、获得虚拟试验系统基本信息、虚拟试验系统对象模型信息和虚拟试验系统实例数组；二、获得HLA系统基本信息、HLA对象模型信息；三、声明HLA实例信息；四、得到虚拟试验系统实例信息和HLA实例信息的映射关系；五、生成映射方案文件；六、初始化HLA邦员接口和虚拟试验系统成员接口；步骤七、执行数据交换。本发明应用于虚拟实验领域。
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公开(公告)号：CN108447065A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810201837.0
申请日：2018-03-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于主成分加权假彩色合成和颜色直方图驱动的高光谱超像元分割方法，它属于高光谱图像分割技术领域。本发明解决了由于高光谱图像数据维数高、数据冗余多导致的对图像实时分割困难的问题。本发明将高光谱图像的主要光谱信息放入假彩色图像中，对高光谱数据进行降维；将主成分加权假彩色合成图像分割成网格区域后，采用像元级和块级两个尺度对分割后的主成分加权假彩色合成图像的每一个超像元的边界进行遍历迭代，每次完整的迭代后均获得新的图像分割方案，采用直方图驱动函数对每次完整的迭代后得到的新分割方案进行评估，最终获得最佳的图像分割方案，实现对高光谱图像的超像元分割。本发明可以应用于高光谱图像的分割领域用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105243290B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510828797.9
申请日：2015-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 基于水平垂直风速最大峰值比的倾斜微下击暴流建模方法，本发明涉及最大峰值比的倾斜微下击暴流建模方法。本发明是要解决现有多涡环模型只能诱导出垂直向下的微下击暴流场，无法诱导处有一定倾斜角度的微下击暴流场，提出利用倾斜涡环模型诱导倾斜角和朝向角可设的微下击暴流场。另外，针对模型参数选择的问题，提出了利用嵌套微分进化算法(DE)依据水平垂直风速最大峰值比的倾斜涡环模型参数选择选择方法。本发明涉及最大峰值比的倾斜微下击暴流建模方法的主要内容为：一、建立倾斜涡环模型；二、根据水平垂直风速最大峰值比对倾斜涡环模型的参数{H,R,Γ}、倾斜角θ与朝向角φ进行选择。本发明应用于微下击暴流建模领域。
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公开(公告)号：CN105137812B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510628030.1
申请日：2015-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 激光制导导弹虚拟试验系统及其构建方法，属于虚拟试验领域，本发明为解决现有激光制导导弹虚拟试验系统中各模型不独立、不易配置和不易重用的问题。本发明所述激光制导导弹虚拟试验系统，它包括激光制导导弹模块、激光照射器模块、激光传输效应模块和导弹目标；激光照射器模块发射入射激光，导弹目标接收入射激光后反射激光，激光制导导弹模块的导引头根据反射激光信号引导激光制导导弹模块的导弹调整航道和追踪导弹目标；激光传输效应模块用于提供不同天气条件下入射激光和反射激光传输时的能量衰减数据。本发明用于激光制导导弹虚拟试验。
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公开(公告)号：CN106446936A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610805497.3
申请日：2016-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/08
Abstract: 基于卷积神经网络的空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法，本发明涉及空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法。本发明的目的是为了解决现有数据分类正确率低、分类时间长、计算量大的问题。基于卷积神经网络的空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、对高光谱原始数据进行逐层归一化，得到归一化后的高光谱数据；对归一化后的高光谱数据进行处理，得到高光谱空谱联合数据信息；步骤二、将高光谱空谱联合数据信息转换成二维波形图像数据。本发明用于高光谱数据分类领域。
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公开(公告)号：CN105354387A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510845755.6
申请日：2015-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 一种基于改进高斯白噪声的三维大气紊流生成方法，本发明涉及三维大气紊流生成方法。本发明是要解决现有技术跟理想高斯白噪声相比，其功率谱非常不均匀影响生成三维大气紊流场的相关性的问题，而提出的一种基于改进高斯白噪声的三维大气紊流生成方法。该方法是通过一、利用双随机交换算法改进相关函数法的高斯白噪声的概率分布特性和功率谱特性，得到改进的高斯白噪声；二、将大气紊流的数学模型Dryden模型进行转换得到的大气紊流的空间频谱函数；三、得到一维模型的紊流值；四、生成二维空间中的大气紊流值；五、计算三维空间中的大气紊流值即三维空间中的大气紊流值等步骤实现的。本发明应用于三维大气紊流生成领域。
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公开(公告)号：CN102708246A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210141969.1
申请日：2012-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于嵌套微分进化算法的多涡环微下击暴流模型参数选择方法，涉及多涡环微下击暴流模型参数选择方法，它为了解决当水平、垂直风速最大峰值比不等于0.3时，没有相应的模型参数选择方法的问题，它包括具体步骤如下：步骤一、目标寻优初始化：随机产生模型参数{H，R,Γ}，其中：H={Hn}为各涡环对高度的集合，R={Rn}为各涡环半径的集合，Γ＝{Γn}为各涡环对强度的集合；步骤二、中间寻优，获得最大垂直风速和最大水平风速；步骤三、计算水平、垂直风速最大峰值比K1；步骤四、判断K1-K〈ΔK；否，则执行步骤五；是，则执行步骤六；步骤五、变异产生新的目标个体群，返回步骤二；步骤六、得到最优模型参数。用于多涡环微下击暴流模型参数的选择。
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