公开(公告)号：CN108960421B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN201810577099.X

申请日：2018-06-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张伟 ,  廖煜雷 ,  李晔 ,  王博 ,  陈启贤 ,  贾知浩 ,  王有康 ,  庞硕 ,  庄佳园 ,  张磊 ,  苏玉民

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种改进基于BP神经网络的水面无人艇航速在线预报方法。收集数据，挑选出需要的对预测速度有影响的四个体系指标；对所述的四个体系指标进行识别与处理和所有指标的无量纲化；对四个无量纲化后的体系指标数据进行主成分分析；对水面无人艇航速预测BP神经网络进行初始化；运用四个体系指标样本集对网络进行训练；对水面无人艇航速预测BP神经网络的泛化能力进行检验，进行分析并加以修正；通过修正后的水面无人艇航速预测BP神经网络，得到下一时刻无人艇的速度。本发明提供的水面无人艇的航速的预报方法结构清晰，逻辑性较强，易于编写计算机程序实现。本发明适用于水面无人艇航速预测及航迹规划，海面避障方面。

公开(公告)号：CN109344717B

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN201811017259.1

申请日：2018-09-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张伟 ,  李晔 ,  王博 ,  廖煜雷 ,  陈启贤 ,  贾知浩 ,  王有康 ,  庞硕 ,  姜权权 ,  顾华宇 ,  武皓微

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种多阈值动态统计的深海目标在线检测识别方法，属于机器视觉领域。本发明利用水下机器人平台充分考虑深海区域环境信息，对卷积神经网络中锚点产生矩形种类及数目进行修正；训练模型时，在损失函数模块中添加最小稳定数值检测程序，在稳定的最小值处停止训练得到最佳模型；改变制作的数据集中训练、验证和检测的图片的数量比例，得到不同的训练结果，选择检测和识别准确度最高的比例选练出来的模型来添加到水下机器人的视觉模块中进行实时的目标检测识别；采用一种改进的多阈值动态开窗方式进行目标数量检测，每个阈值高度的检测带检测到不同的目标数量进行计数统计。本发明比传统目标检测识别方法更加快速和准确，对复杂环境的适应性更强。

公开(公告)号：CN108960421A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810577099.X

申请日：2018-06-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张伟 ,  廖煜雷 ,  李晔 ,  王博 ,  陈启贤 ,  贾知浩 ,  王有康 ,  庞硕 ,  庄佳园 ,  张磊 ,  苏玉民

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N3/084 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明提供了一种改进基于BP神经网络的水面无人艇航速在线预报方法。收集数据，挑选出需要的对预测速度有影响的四个体系指标；对所述的四个体系指标进行识别与处理和所有指标的无量纲化；对四个无量纲化后的体系指标数据进行主成分分析；对水面无人艇航速预测BP神经网络进行初始化；运用四个体系指标样本集对网络进行训练；对水面无人艇航速预测BP神经网络的泛化能力进行检验，进行分析并加以修正；通过修正后的水面无人艇航速预测BP神经网络，得到下一时刻无人艇的速度。本发明提供的水面无人艇的航速的预报方法结构清晰，逻辑性较强，易于编写计算机程序实现。本发明适用于水面无人艇航速预测及航迹规划，海面避障方面。

公开(公告)号：CN109344717A

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201811017259.1

申请日：2018-09-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张伟 ,  李晔 ,  王博 ,  廖煜雷 ,  陈启贤 ,  贾知浩 ,  王有康 ,  庞硕 ,  姜权权 ,  顾华宇 ,  武皓微

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种多阈值动态统计的深海目标在线检测识别方法，属于机器视觉领域。本发明利用水下机器人平台充分考虑深海区域环境信息，对卷积神经网络中锚点产生矩形种类及数目进行修正；训练模型时，在损失函数模块中添加最小稳定数值检测程序，在稳定的最小值处停止训练得到最佳模型；改变制作的数据集中训练、验证和检测的图片的数量比例，得到不同的训练结果，选择检测和识别准确度最高的比例选练出来的模型来添加到水下机器人的视觉模块中进行实时的目标检测识别；采用一种改进的多阈值动态开窗方式进行目标数量检测，每个阈值高度的检测带检测到不同的目标数量进行计数统计。本发明比传统目标检测识别方法更加快速和准确，对复杂环境的适应性更强。

公开(公告)号：CN109213162A

公开(公告)日：2019-01-15

申请号：CN201811017185.1

申请日：2018-09-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张伟 ,  李晔 ,  王博 ,  廖煜雷 ,  陈启贤 ,  贾知浩 ,  王有康 ,  庞硕 ,  姜权权 ,  顾华宇 ,  武皓微

IPC: G05D1/02

Abstract: 一种多传感器信息融合的水面无人艇水池自主靠泊离岸方法，属于无人艇自主运动控制领域。本发明根据卷积神经网络训练的模型来对目标进行检测识别，识别出堤岸和指示灯，然后将测得的两者的距离和方位反馈给定位和测距更加准确的毫米波雷达，毫米波雷达通过对接收信息处理创建堤岸和指示灯关于距离的反射截面积函数，确定堤岸和指示灯，融合两者信息完成岸堤和指示灯的识别定位及测距任务，通过改变无人艇尾部的电磁铁的电流方向，与岸端靠泊装置磁铁相吸/相斥，完成靠泊/离岸。本发明通过水面无人艇携带的摄像头、毫米波雷达及岸端无人艇靠泊释放装置来自主完成水面无人艇的靠泊离岸操作，且结构清晰，逻辑性较强，易于编程实现。