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公开(公告)号：CN104252575A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410381881.6
申请日：2014-08-06
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明涉及一种基于行为的UUV推进操纵系统异常辨识方法。本发明包括：观测器对UUV的状态信息包括位置、速度、角度进行实时估计，与从UUV传感器实时得到的状态信息进行比较获得状态信息的残差信息；设置残差上下限阈值和时间窗，剔除误警的残差信号，初步判断UUV行为是否发生异常；从辨识行为库中匹配特定的二维空间辨识行为，判定自身的异常点定位及危险级别；系统根据实时采集到系统状态数据的残差特性对UUV推进操纵系统进行不同异常模式的匹配，实现对推进操纵系统的异常点的准确定位；对异常的危害级别进行判定。本发明根据二维运动空间的特定辨识行为实现对推进操纵异常点的准确定位，以及异常危害级别的判定，这降低了异常辨识的难度，时提高了异常辨识准确性。
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公开(公告)号：CN104166995A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410373212.4
申请日：2014-07-31
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明提供的是一种基于马步测度的Harris-SIFT双目视觉定位方法。用于无人水下航行器(UUV)回收过程中的实时双目视觉定位。基于双目立体视觉的模型原理，利用SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标，并获取匹配目标的特征点，对两幅图像中目标物体的坐标标定，通过计算可得到目标物体的深度距离，还原其三维信息。针对UUV运动的海洋环境的特点，本发明提出了一种基于采用马步距离做测度的Harris-SIFT算子双目视觉算法，提高了图像匹配的运算效率和应用水平的实时性，并且可以保证一定的精度。
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公开(公告)号：CN104252575B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410381881.6
申请日：2014-08-06
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明涉及一种基于行为的UUV推进操纵系统异常辨识方法。本发明包括：观测器对UUV的状态信息包括位置、速度、角度进行实时估计，与从UUV传感器实时得到的状态信息进行比较获得状态信息的残差信息；设置残差上下限阈值和时间窗，剔除误警的残差信号，初步判断UUV行为是否发生异常；从辨识行为库中匹配特定的二维空间辨识行为，判定自身的异常点定位及危险级别；系统根据实时采集到系统状态数据的残差特性对UUV推进操纵系统进行不同异常模式的匹配，实现对推进操纵系统的异常点的准确定位；对异常的危害级别进行判定。本发明根据二维运动空间的特定辨识行为实现对推进操纵异常点的准确定位，以及异常危害级别的判定，这降低了异常辨识的难度，时提高了异常辨识准确性。
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公开(公告)号：CN104166995B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410373212.4
申请日：2014-07-31
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明提供的是一种基于马步测度的Harris‑SIFT双目视觉定位方法。用于无人水下航行器(UUV)回收过程中的实时双目视觉定位。基于双目立体视觉的模型原理，利用SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标，并获取匹配目标的特征点，对两幅图像中目标物体的坐标标定，通过计算可得到目标物体的深度距离，还原其三维信息。针对UUV运动的海洋环境的特点，本发明提出了一种基于采用马步距离做测度的Harris‑SIFT算子双目视觉算法，提高了图像匹配的运算效率和应用水平的实时性，并且可以保证一定的精度。
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