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公开(公告)号：CN119414378A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411541969.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天航信息技术有限公司 , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法及系统，涉及雷达通信技术领域，以解决海面杂波环境下机动目标跟踪不准确的技术问题。本发明的技术要点包括：利用边缘化粒子滤波算法预测目标状态，并获得预测测量值；根据观测数据生成假设树；利用边缘化粒子滤波算法在各个假设分支上进行目标状态估计；利用多假设跟踪算法计算关联概率并更新假设权重，进行假设剪枝和融合，获得最终的目标状态估计；使用多个波形选择准则作为模型，利用交互多准则选择方法确定具有最高有效概率的最佳准则及最优发射波形参数。本发明可有效应对海杂波引起的虚警，能够提高无人艇载雷达处理复杂跟踪场景的性能，获得更加准确和稳健的目标跟踪结果。
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公开(公告)号：CN119360242A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411385362.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天航信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于高斯动态标注调节的无人机罂粟检测方法及系统，涉及图像识别与处理技术领域，包括以下步骤：通过无人机采集目标区域影像数据，对影像数据进行预处理；建立基于下采样增强特征提取网络的罂粟检测模型，将训练集载入罂粟检测模型进行特征提取和特征融合，执行分类任务和回归任务；基于引入高斯型距离度量动态标注调节的损失函数对罂粟检测模型进行评估，并通过梯度回传指导罂粟检测模型学习降低误差；将验证集载入罂粟检测模型评估罂粟检测模型泛化能力。本申请针对罂粟种植方法隐蔽、特征难提取的问题，设计改进型下采样特征增强网络，提出高斯型动态标注调节策略，动态调节样本标注，提升罂粟特征提取能力。
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公开(公告)号：CN119247312A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411680799.3
申请日：2024-11-22
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
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明一种基于海杂波抑制的海面弱目标检测方法、系统及存储介质，涉及海面目标检测领域，为解决现有的海面目标检测方法难以有效抑制海杂波，难以识别复杂海况下的海面弱目标的问题。包括：步骤一、对雷达的目标回波信号进行小波变换，通过尺度伸缩改变时间和频率的分辨率，得到不同尺度下的时频域分量；步骤二、利用海面邻近距离单元杂波之间、同一距离分辨单元回波的多次观测值之间的相关性，采用临近距离单元的杂波估计待检测距离单元的杂波；步骤三、将回波信号构造Hankel矩阵并进行奇异值分解，再根据同一Chirp信号中海杂波能量大于信号能量的特点，剔除海杂波对应的大奇异值，得到新的Hankel矩阵；步骤四、进行回波信号重构，对海面目标进行检测。
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公开(公告)号：CN119229145A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411720614.7
申请日：2024-11-28
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
IPC: G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种艇载红外视觉的海面弱目标识别跟踪方法，解决了现有夜视环境下海面弱目标缺失，无法精准识别跟踪的技术问题。其包括：利用目标识别模型对红外视频帧序列进行识别得到目标的坐标信息和置信度，划分得到高置信度目标、低置信度目标和无效目标；进行判断，若为空，生成新的轨迹，否则，生成目标轨迹预测结果；将高置信度目标与目标轨迹预测结果进行匹配；将低置信度目标与第一次匹配失败的轨迹进行匹配；将匹配成功和匹配失败的轨迹进行更新，为匹配失败的高置信度目标生成新的轨迹；将更新后的坐标信息和新的轨迹写入目标的轨迹序列中，进行迭代直至最后一帧图像，完成跟踪。本申请可广泛应用于目标识别跟踪技术领域。
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公开(公告)号：CN119228849A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411720620.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天航信息技术有限公司
IPC: G06T7/246 , G06T5/70 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F17/16
Abstract: 本申请提供了一种基于车载路面病害识别系统的抗抖动方法及装置，解决了现有技术中无法高质量消除抖动的技术问题。其包括：获取预处理后的道路画面数据；将预处理后的道路画面数据在局部坐标系中的坐标转换为相机坐标系中的坐标；提取相机坐标系中的每个特征点；利用光流估计法对每个特征点进行追踪，得到特征点的运动轨迹，进行平滑处理，得到消抖后的道路画面数据。本申请可广泛应用于车载平台抗抖动的技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116032036B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202211725438.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02J50/90 , H02J7/00 , G06T7/80 , B63C11/52 , B60L53/30 , B60L53/12 , B60L53/37 , B60L53/126 , B60L53/38 , B60L53/36
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位的水下机器人无线充电系统及方法，涉及水下机器人充电技术领域。本发明的技术要点包括：所述系统包括水下无线充电装置和水下机器人；其中，水下无线充电装置包括定位Aruco二维码、竖直定位杆、无线充电发射模块、六个支撑固定“Y”形架、两个永磁铁；水下机器人的框架为由三层横板、左右两个上侧板、左右两个下侧板组成的“曰”型框架，框架内包括浮力块、电子仓、推进器、电池仓、机械爪、无线充电接收模块、水平金属定位杆；所述方法基于所述系统实现，利用视觉定位辅助水下机器人与水下无线充电装置对接。本发明提高了水下机器人和水下无线充电装置对接的成功率和效率，易实现水下机器人的可靠充电。
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公开(公告)号：CN116907501B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310798488.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明一种基于分层式扩展卡尔曼滤波的无人机群协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波针对大型无人机群协同定位，存在扩展性和灵活性低，且算法复杂度高的问题。包括如下步骤：S1、对目标从无人机i在t‑1时刻的状态值#imgabs0#和协方差矩阵#imgabs1#进行初始化；S2、构建状态方程，计算状态估计值；S3、计算目标从无人机i与主无人机层的主无人机j之间的量测值#imgabs2#S4、计算误差协方差矩阵估计#imgabs3#S5、计算目标从无人机i的系统增益矩阵#imgabs4#S6、对状态估计值及误差协方差矩阵进行更新。本发明计算量小、实时性高、收敛速度快。融合了多个传感器的信息，提高了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117557911B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311739155.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器图像结果融合的目标感知方法及系统，涉及电子信息工程和图像处理技术领域，为解决现有技术在恶劣天气环境下的感知精度受限、运行效率低的问题。本发明方法通过改进的YOLOv5s的网络模型对相机图像数据进行特征提取；模型采用深度可分离卷积，在图像输出到Head层时，将特征图进行降采样与Neck层提取出的特征进行多维度拼接，利用即插即用的CBAM注意力机制模块在特征提取时进行空间与通道上注意力的权重分配；同时，通过改进的Complex‑YOLOv4的网络模型，对激光雷达三维点云数据进行特征提取，模型采用深度可分离卷积，采用即插即用的CBAM注意力机制模块对空间与通道上的敏感度进行放大；将二者的识别结果进行融合，得到最终的检测的目标信息。
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公开(公告)号：CN116907499B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310794112.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 基于缩放因子的分布式无人机群EKF协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波算法难以直接构建过程噪声与卡尔曼滤波估计的误差之间的线性关系，使滤波器的性能下降的问题。包括：S1、构建状态方程；S2、构建主无人机与从无人机i之间的绝对量测方程及从无人机i与从无人机j之间的相对量测值方程，并计算绝对量测方程及相对量测方程的雅可比矩阵Hi和Di；S3、构建缩放因子α；S4、利用缩放因子更新系统误差协方差矩阵#imgabs0#S5、计算绝对量测值的系统增益矩阵#imgabs1#和相对量测的系统增益矩阵#imgabs2#S6、计算相对量测值，对状态估计值及系统误差协方差矩阵进行更新。本发明引入缩放因子的分布式扩展卡尔曼滤波器，提高了无人机群的定位精度。
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公开(公告)号：CN118785198A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410701909.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及卫星及无人机海洋网络数据处理技术领域，具体的说是一种基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法，包括以下步骤：步骤1：建立基于NOMA的海洋卫星无人机海面混合网络，并设计通信网络资源优化问题；步骤2：利用深度强化学习算法来解决步骤1中资源优化问题；步骤3：建立基于最大熵思想的软代理关键海洋卫星通信功率分配方法SAC‑OSCPA，以解决深度Q网络算法高估Q值和局部最优收敛的风险。
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