公开(公告)号：CN119027727A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411061275.6

申请日：2024-08-03

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吴海滨 ,  戴诗语 ,  王爱丽 ,  吕浩然 ,  闫思齐 ,  刘鑫宇 ,  孙慧 ,  于双

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/58 ,  G06V20/10 ,  G06V20/64 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像(HSI)与LiDAR数据语义协同的联合分类方法，属于图像分类技术领域。该方法依次执行以下步骤：步骤a：输入待分类的HSI图像和LiDAR数据；步骤b：通过向大型语言模型提出指令，构建类别描述符文本(Text)；步骤c：对HSI和LiDAR进行patch提取，形成训练、验证和测试样本集；步骤d：将HSI、LiDAR数据输入ModaUnion编码器，提取共性特征；步骤e：将HSI、LiDAR共性特征和Text输入混合专家编码器，得到特性特征表示；步骤f：将三个特征表示输入基于集成HSI与Text对比学习和HSI与LiDAR对比学习的联合分类器，进行联合分类训练，得到协同分类结果。本发明充分挖掘HSI、LiDAR及Text表示信息，协同构建了对地物属性更为全面且精细的多维度表征，实现了卓越的协同分类效果。

公开(公告)号：CN118865099A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410816594.7

申请日：2024-06-21

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吴海滨 ,  左云逸 ,  王爱丽 ,  盖建新 ,  陈寅生 ,  于双 ,  孙超

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明CNN结合Transformer的HSI和LiDAR多模态数据的精细地物分类方法属于图像分类技术领域。首先，输入待分类的高光谱图像(HSI)和激光雷达(LiDAR)数据，形成训练集、验证集和测试集；采用主成分分析法降低HSI训练集的光谱维数，然后输入由卷积神经网络(CNN)和Transformer并联构成的特征提取模块，再通过特征交互模块实现局部特征与全局信息之间的交互；将LiDAR训练集输入卷积神经网络提取特征，并与HSI支路提取的特征实现特征对齐；将HSI和LiDAR双支路的对齐特征进行拼接，输入跨通道重构机制中实现多模态数据特征的高效融合；通过优化总体损失函数更新网络参数，再将双支路交叉融合之后的特征输入softmax分类器进行分类；将测试数据输入到训练好的网络模型，使用softmax分类器进行分类，得到HSI和LiDAR多模态数据的协同分类结果；本发明利用CNN强大的局部特征提取能力与Transformer的全局特征提取能力，通过特征交互模块与跨通道重构机制实现更优异的地物精细分类的效果。

公开(公告)号：CN117890836A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410075299.0

申请日：2024-01-18

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 杨文龙 ,  王超鹏 ,  潘锐 ,  于双

IPC: G01R33/032

Abstract: 本发明公开一种基于MZI的温度自补偿光纤磁场传感器及其制备方法，涉及光纤磁场传感技术领域，该传感器包括第一单模光纤、第一多模光纤、双侧孔光纤、第二多模光纤和第二单模光纤；双侧孔光纤包括纤芯、磁流体腔和PDMS腔；磁流体腔与纤芯构成第一MZI，PDMS腔和纤芯构成第二MZI；扩束后的光束分别通过第一MZI和第二MZI导入第二多模光纤。本发明通过在双侧孔光纤内部构成两个并联的MZI，再由第二多模光纤耦合形成游标效应，提高了磁场强度检测的灵敏度；并且利用磁流体和PDMS热光系数相近的特性，消除了传感器在测量磁场强度时受到温度的串扰，提高了磁场强度检测的准确性。

公开(公告)号：CN113532330A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110999148.0

申请日：2021-08-28

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 于双 ,  贾晓扬 ,  赵烟桥 ,  吴海滨 ,  孙晓明 ,  王永鑫 ,  杨文龙 ,  于晓洋

IPC: G01B11/25

Abstract: 一种相位格雷码三维测量方法属于结构光三维测量技术领域。该方法包括以下步骤：首先，生成相位格雷码的四步余弦相移条纹图案；然后，依次投射各位余弦相移条纹图案并同步采集余弦相移条纹图像；第三，根据四步相移法获取余弦相移条纹图像的相位码字；第四，将相位码字转换为相位格雷码字；第五，将相位格雷码字转换为二进制码字；第六，将二进制码转换为十进制码；最后，根据三角法使用十进制码计算被测表面三维坐标、形成三维图像。本发明有益效果在于：相比格雷码三维测量方法，本发明方法具有更强的抗干扰能力，有效地减少了强度干扰带来的解码误差及其导致的测量误差，明显提升了三维成像效果。

公开(公告)号：CN106840038B

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201710061098.5

申请日：2017-01-25

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 于双 ,  赵烟桥 ,  吴海滨 ,  于晓洋 ,  孙晓明 ,  陈德运

IPC: G01B11/25

Abstract: 一种双频相移与格雷码组合方法属于结构光三维测量技术领域；该方法包括以下步骤：首先、根据格雷码与相移组合方法获得绝对模拟码，根据相移法获得低频包裹模拟码，然后、计算低频包裹模拟码级数，第三、将低频包裹模拟码展开为低频绝对模拟码，第四、计算校正后的包裹模拟码级数，第五、将包裹模拟码展开为校正后的绝对模拟码，最后、使用校正后的绝对模拟码恢复被测物体的三维形貌；本发明有益效果在于：同格雷码与相移组合方法相比，采用本发明方法的测量结果中不会产生由周期跳变误差导致的粗大误差，可以提供更加可靠的绝对模拟码，从而提高了测量准确度。

公开(公告)号：CN103913130B

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201410147154.3

申请日：2014-04-14

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 于晓洋 ,  吴海滨 ,  于双 ,  孟晓亮 ,  王北一 ,  孙晓明

IPC: G01B11/25

Abstract: 本发明提供了一种用于视觉三维测量组合编解码的容错方法。本发明将编解码过程转换到归一化空间进行，便于计算；通过归一化因子映射可在测量空间中任意尺度编解码。编码时，设定模拟码周期长度为2，数字码周期长度为1；设定模拟码起始点相对于数字码起始点滞后0.5。解码时，利用容错式求得组合码值，避免了最易出错的数字码值对组合码值的影响。本发明在整个编码空间内，修正了由数字码值错误带来的组合码值错误，从而避免了测量粗大误差；也即，避免了由图像信息提取误差带来的测量粗大误差。

公开(公告)号：CN102818535A

公开(公告)日：2012-12-12

申请号：CN201210291321.2

申请日：2012-08-16

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吴海滨 ,  于晓洋 ,  于双 ,  王洋 ,  于舒春 ,  唐莎猷

IPC: G01B11/24

Abstract: 本发明提供了一种编码光三维测量的电磁定位拼接装置及方法。本发明包括测量单元架、拼接单元架、圆形载物台、支撑柱和基台，圆形载物台的上表面有1个槽，槽的底面有1个通孔。本发明拼接装置结构简洁，仅凭借载物台的旋转与升降即可实现多视角测量，而且基本可测量到被测物的各个局部。本发明设计被测物移动(运动坐标系)、编码光三维测量系统固定(静止坐标系)的方案，有利于减小拼接装置的体积、复杂性，对结构强度要求低。本发明兼顾回转拼接和垂直方向(y方向)拼接，能够更全面地测量被测物。

公开(公告)号：CN102494637A

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN201110431370.7

申请日：2011-12-21

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 于晓洋 ,  王洋 ,  于双 ,  吴海滨 ,  于舒春 ,  陈德运

IPC: G01B11/25

Abstract: 本发明提供了一种三个编码周期的三基色梯形相移三维信息获取方法，通过选择三个基色空间中不同的编码周期，在保留相位编码方法对投影角连续划分的优点同时，对相位编码法的测量范围拓展了第三个编码周期倍，对同一个基色空间，投射三幅移动1/3周期的编码图案，可以提高抗干扰能力，同时减少了环境光照和被测物表面反射系数不一致对三维信息获取结果的影响。本发明能够提高相移编码结构光测量范围，减小测量误差，提高测量精度，克服被测物表面反射率不一致和环境光对测量影响。

公开(公告)号：CN119180983A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411206298.1

申请日：2024-08-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吴海滨 ,  刘城洋 ,  赵琳 ,  王爱丽 ,  孙晓明 ,  盖建新 ,  于双 ,  赵烟桥

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提出基于XGBoost和域自适应的高光谱图像农作物跨场景分类方法，属于图像分类技术领域。首先，将不同场景的高光谱图像数据集输入深度嵌入模型，将高光谱数据嵌入低维空间以捕捉其内在结构和分布，使相似光谱的表示更加接近。然后，引入置信域自适应技术，通过判别器模型减少不同场景特征分布的差异，去除噪声样本，加强特征分布对齐。最后，本发明通过投票组合策略集成多个基分类器，减少单个分类器的偏差，提升泛化能力和鲁棒性。在Houston数据集上，该方法优于传统方法和主流域自适应模型，尤其在经济作物的Grass healthy和Grass stressed类别上效果显著提升。

公开(公告)号：CN117781922A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311818173.X

申请日：2023-12-26

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 于双 ,  路文江 ,  赵烟桥 ,  杨文龙 ,  吴海滨 ,  孙晓明 ,  于晓洋

IPC: G01B11/22

Abstract: 一种结构光深度成像仪结构参数校正方法属于结构光三维测量技术领域。该方法包括以下步骤：先构建结构光深度成像仪的解析成像模型；再构建结构光深度成像仪的深度成像误差模型；第三，在结构参数附加不同误差时获取标准平面最大深度测量值；第四，获取结构参数附加不同误差时标准平板最大深度的测量误差平均值；第五，获取最大深度下的深度成像误差模型参数；第六，获取结构参数无附加误差时标准平板最大深度的测量误差平均值；第六，获取结构参数自身误差；最后，得到结构参数校正后的解析成像模型和深度测量值。本发明有益效果在于：相比现有结构光深度成像仪，本发明方法得到了更准确的结构参数，显著减小了结构参数误差所导致的深度测量误差。