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公开(公告)号：CN118379696B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118379696A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118466519B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118466519A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118362132B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
摘要： 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN118362132A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
申请人： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
摘要： 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN114047778A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111229197.2
申请日：2021-10-21
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于飞机自动控制技术领域，具体涉及一种小型飞机短距离自动着陆横侧向控制方法。本发明构建了小型飞机横侧向非线性控制模型，该模型表示为多胞模型形式，与以往将模型简化为线性模型方法相比，可建立更准确的飞机着陆模型。本发明将飞机着陆风险引入到控制器性能指标中，控制算法在对性能指标优化过程中，直接抑制着陆风险。本发明设计了自适应神经网络控制，网络权值自动变化，进而可解算出补偿控制量，该补偿控制量作为预测控制算法中线性矩阵不等式的动态变量，增加预测控制算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN114047778B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111229197.2
申请日：2021-10-21
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
摘要： 本发明属于飞机自动控制技术领域，具体涉及一种小型飞机短距离自动着陆横侧向控制方法。本发明构建了小型飞机横侧向非线性控制模型，该模型表示为多胞模型形式，与以往将模型简化为线性模型方法相比，可建立更准确的飞机着陆模型。本发明将飞机着陆风险引入到控制器性能指标中，控制算法在对性能指标优化过程中，直接抑制着陆风险。本发明设计了自适应神经网络控制，网络权值自动变化，进而可解算出补偿控制量，该补偿控制量作为预测控制算法中线性矩阵不等式的动态变量，增加预测控制算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN114048800A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111229203.4
申请日：2021-10-21
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种视觉信息海上目标识别多源混合数据集构建方法。本发明通过详细划分海上目标种类，为后续样本采集与标注提供标准分类条件；采用多种途径获取样本数据，利用海上目标样本采集、网络搜索、数据样本增广方式，分别构建样本数据集；设计样本分配和处理策略，并制定海上目标识别评价策略，保证样本中各类数据构成比例更为合理，保证后续神经网络训练的准确性。本发明可为基于深度学习的海上目标识别网络训练任务，提供更为合理的训练样本，使训练后的网络具有较强的鲁棒性和识别准确性。
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公开(公告)号：CN118963361A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411063461.3
申请日：2024-08-05
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D109/30
摘要： 本发明是一种基于输出调节的海空异构系统自适应时变编队控制方法。本发明涉及水上无人设备控制技术领域，本发明引入一种分布式观测器实现对多领导者状态的实时估计，解决对于多领导者者的跟踪控制。可实现外界扰动条件下解决包含多艘欠驱动无人艇与多架四旋翼无人机的海空异构无人系统的时变编队控制问题。利用该方法，可以在只有部分智能体获取领导者信息的条件下，实现异构系统的时变编队控制。同时利用自适应算法，能够在外界未知扰动影响下保证编队控制精度。
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