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公开(公告)号：CN112582162A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011390960.5
申请日：2020-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种松耦合变压器及采用该变压器的水下无线电能传输系统，包括由内至外布置的两个环状线圈，所述环状线圈包括沿圆周均匀设置的柱状磁芯绕组，各磁芯绕组外缠绕的导线串联连接，每个环状线圈的柱状磁芯绕组的两端分别通过环状磁芯连接在一起，两个环状线圈之间有间隙。本发明松耦合变压器的发射线圈与接收线圈采用模块化设计，松耦合变压器质量轻，且可实现不同功率等级设计；磁场由磁芯约束减小了电磁场在海水中的涡流损耗；采用磁路对称设计，具有较强的抗偏移能力，且对耦合机构对接精度要求低。
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公开(公告)号：CN101866486B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201010197533.5
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种手指静脉图像质量判断方法。第一步，读入手指静脉图像；第二步，分别获取手指静脉图像的对比度质量分数、位置偏移质量分数、有效区域质量分数、方向模糊度质量分数；第三步，将第二步得到的质量分数按权值累加起来进行综合评价，建立手指静脉图像最终的质量评价函数。本发明首次综合考虑了影响手指静脉图像质量的各种客观因素，并根据手指静脉图像特性提出了一种手指静脉图像质量的分辨方法。
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公开(公告)号：CN101901336A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010197432.8
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别决策级融合法。包括指纹模块与静脉模块两个模块；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的指纹与手指静脉图像依据各自图像的特点进行图像质量评价，得出质量分数；指纹图像与静脉图像分别进行预处理后进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；最后根据这两种模态的图像质量分数设计权重，根据这个权重将二者的识别结果进行决策级融合，得到最终识别结果。本发明基于融合后系统的性能优于单一的指纹识别或手指静脉识别系统，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN101853378A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010179746.5
申请日：2010-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于相对距离的手指静脉识别方法。对读入的手指静脉图像进行分割和细化操作，提取细化后手指静脉图像的端点和交叉点，作为特征点集，定义特征点的结构类型，最后通过计算特征点之间的距离来进行手指静脉图像的匹配进行身份识别。本发明无须定位，简单易行，减少了工作量，提高了识别速度和精度；有效的克服了平移、旋转等对识别结果的影响，使得系统在识别效果上得到了改善，具有实际应用价值及发展前景。
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公开(公告)号：CN101847208A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010197455.9
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别的二级分类融合识别方法。指纹模块与静脉模块作为第一级分类器，二级决策模块作为二级分类器；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的图像分别进行预处理操作并提取出二者的特征点集；对图像分别进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；二级决策模块将提取出的指纹与静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量来构成第二级分类器，得出一个识别结果；最后将上述三个识别结果进行决策级融合。本发明充分地利用了指纹及手指静脉的识别信息，有效地提高了识别系统的准确性，识别率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101571917A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910072299.0
申请日：2009-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于视频的正面步态周期检测方法。包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。本发明针对正面步态周期检测十分有效，计算量小，节省大量的存储空间，为实时的步态识别提供了可能。
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公开(公告)号：CN101514900A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910071734.8
申请日：2009-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种单轴旋转的捷联惯导系统初始对准方法。对于载体静止状态下的捷联惯性导航系统，在其采集陀螺仪输出和加速度计输出信息完成粗对准的基础之上，建立载体坐标系和计算地理坐标系之间的转换矩阵；建立以速度误差为状态变量的卡尔曼滤波状态方程及速度误差为量测量的量测方程；通过卡尔曼滤波技术估计出载体失准角并反馈到系统中完成系统的初始对准。本发明能克服地理坐标系等效陀螺漂移对方位失准角估算精度的影响，提高对准精度。
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公开(公告)号：CN119615153A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411921565.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 河北京津冀再制造产业技术研究有限公司 , 佛山大学 , 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明提供了CoCrFeNiMo高熵合金在修复碾纸滚轮和/或碾纸滚轮涂层方面的应用；所述CoCrFeNiMo高熵合金，按元素质量含量计，包括：Co：20.81％～22.81％、Cr：17.51％～19.51％、Fe：20.01％～23.01％、Ni：18.90％～21.90％以及Mo：12.76％～15.76％。本发明还提供了高熵合金熔覆材料及超高速激光熔覆方法，能够实现碾纸滚轮易损伤部位的强化或者高效修复，可有效提高碾纸滚轮表面的耐磨性，从而提高碾纸滚轮的使用可靠性和生产效率；而且本发明采用的超高速激光熔覆方法，粉末利用率高、熔覆层厚度易控的特点，能显著降低碾纸滚轮的修复成本。
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公开(公告)号：CN101847208B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN201010197455.9
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别的二级分类融合识别方法。指纹模块与静脉模块作为第一级分类器，二级决策模块作为二级分类器；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的图像分别进行预处理操作并提取出二者的特征点集；对图像分别进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；二级决策模块将提取出的指纹与静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量来构成第二级分类器，得出一个识别结果；最后将上述三个识别结果进行决策级融合。本发明充分地利用了指纹及手指静脉的识别信息，有效地提高了识别系统的准确性，识别率高。
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公开(公告)号：CN101567081B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910072173.3
申请日：2009-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种手部静脉图像增强方法。包括全局对比度增强和局部细节增强，第一步利用双参数关系函数将手部静脉模式样本从空间域变换到模糊域，并增强样本的全局对比度；第二步在模糊域中利用多尺度Retinex算法对手部静脉模式的细节进行增强；第三步将手部静脉模式从模糊域变换到空间域，形成结果图像。本发明解决了手部静脉样本对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀等问题，且经过改进之后使得方法的效率符合模式识别系统的要求。
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