-
公开(公告)号：CN106424741B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201610821138.7
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种SiC颗粒增强金属间化合物基层状复合材料Ti/Al3Ti的制备方法。(1)将Al粉、SiC粉末和硬脂酸在球磨机中球磨至混合均匀；(2)将球磨后的粉末加入到磨具中并采用粉末冶金方法制备出SiC颗粒增强铝基复合材料；(3)在450℃～500℃之间将SiC颗粒增强铝基复合材料热轧成箔板后与TC4箔材共同裁剪成相同尺寸；(4)将TC4箔材与SiC颗粒增强铝基复合材料交替排列；(5)放入真空热压炉中进行热压烧结，首先抽真空至3×10‑2Pa，然后逐步加热至675℃～680℃，保温4小时，再缓慢升至750℃保温3小时。本发明制备出的复合材料综合力学性能优良，成本更低。
-
公开(公告)号：CN107115649A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710176929.3
申请日：2017-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: A63B69/00 , A63B69/0022 , B66C15/00
Abstract: 本发明提供一种花样滑冰捻转托举动作保护装置，包括支撑系统框架、移动平台、防止绳索打结的结构，支撑系统框架是三角形结构且与花样滑冰场地屋顶固定连接，支撑系统框架的三个角上还设置有力矩电机，每个力矩电机的输出端上缠绕有一号柔性绳索，移动平台包括三角形钢板、安装在三角形钢板上的竖直绳索驱动电机，竖直绳索驱动电机的输出端上缠绕有二号柔性绳索，三角形钢板的下端设置有角度传感器，三根一号柔性绳索分别绕过三角形结构上设置的过轮且端部分别与三角形钢板的三个角连接，二号柔性绳索的端部与防止绳索打结的结构的上端连接，防止绳索打结的结构还通过三号绳索与训练者连接。本发明不影响训练者正常训练，对训练者摔倒起到保护作用。
-
公开(公告)号：CN119369241A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411740147.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 江南造船(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明属于船舶制造技术领域，具体涉及一种条材底漆自动处理系统及方法。本发明提供的条材底漆自动处理系统，可以自动适应不同规格船用条材零件，包括厚度、宽度和长度等，且可以自动适应条材零件的翘曲变形，更适合于工程应用。在开始打磨之前，无需输入条材规格，砂带机即可自动找到待打磨区域，减少了人工干预，提高了除漆效率。相比于传统除漆方法，本发明实现了条材零件四条边的打磨区域同时自动除漆，且可覆盖首尾端头，无死角打磨，过程中无需对条材进行翻身。由输送辊道带动条材零件匀速前进或后退，砂带机匀速转动，砂带机于条材零件之间的压紧力相对恒定，使得打磨除漆效果稳定，不伤害母材，一次除漆即可满足质量要求，无需反复。
-
公开(公告)号：CN117972400B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410389158.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G01M15/05 , F02B77/08
Abstract: 本发明涉及内燃机燃烧模式划分方法，更具体地，涉及多燃料船舶内燃机燃烧模式划分方法，包括采集燃烧状态指标数据；针对采集的燃烧状态指标数据计算内燃机燃烧状态参数和燃烧状态参数的离散信息熵；将所述燃烧状态参数的离散信息熵作为表征燃烧稳定性的评价指标；基于燃料消耗率和指示功计算内燃机的热效率指标；本发明的有益效果在于：针对评价不同燃烧模式下的性能指标参数时引入优先级，并运用SVM划分思想，通过将评价性能的指标参数映射到高维空间中进行遍历搜寻，同时对照已经划分好的燃烧模式区域，进行数学归纳，实现高维空间的燃烧模式区域划分，即实现了燃烧模式的划分。
-
公开(公告)号：CN114119437B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111328375.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMS的用于改善运动物体畸变的图像拼接方法，步骤包括：在待拼接图像中提取大量且分布均匀的粗匹配点，然后对图像划分网格，对粗匹配点进行筛选，去除粗匹配点中匹配错误的点，得到精匹配点；从每个网格中的精匹配点里随机均匀挑选一部分，得到初始匹配点群，计算其变换矩阵，再利用该矩阵去除精匹配点中运动物体上的匹配点，得到可用于图像拼接的匹配点；通过所得到的匹配点计算两幅图像之间的单应性矩阵进行图像坐标变换。对变换后待拼接的图像做差，得到差值图，对差值图做阈值分割，得到两幅图像之间差值明显的区域。通过计算差值图的能量函数自适应确定图像的融合区域，最后采用渐入渐出法进行融合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109543740B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201811363392.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的目标检测方法，设计生成器，根据类别标签生成各类样本，设计代理器，检测生成器的数据，提供伪真值，并将代理器生成的数据应用于目标检测器的训练，设计目标检测器，判断生成数据是否有利于目标检测精度的提升，设计对抗器，在训练阶段，判别数据是来源于真实数据还是生成数据，生成器与判别器交替训练，在测试阶段，待检测数据直接输入目标检测器，得到检测结果。本发明生成网络生成的样本与真实样本结合可丰富训练数据，提高检测精度，目标检测网络对生成网络提供反馈，使生成的样本更加真实，代理器生成的数据直接应用于目标检测器的训练，无需耗费大量的人力物力进行标注，本发明结构简单，易于部署。
-
公开(公告)号：CN114119437A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111328375.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMS的用于改善运动物体畸变的图像拼接方法，步骤包括：在待拼接图像中提取大量且分布均匀的粗匹配点，然后对图像划分网格，对粗匹配点进行筛选，去除粗匹配点中匹配错误的点，得到精匹配点；从每个网格中的精匹配点里随机均匀挑选一部分，得到初始匹配点群，计算其变换矩阵，再利用该矩阵去除精匹配点中运动物体上的匹配点，得到可用于图像拼接的匹配点；通过所得到的匹配点计算两幅图像之间的单应性矩阵进行图像坐标变换。对变换后待拼接的图像做差，得到差值图，对差值图做阈值分割，得到两幅图像之间差值明显的区域。通过计算差值图的能量函数自适应确定图像的融合区域，最后采用渐入渐出法进行融合。
-
公开(公告)号：CN107993255B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201711220774.5
申请日：2017-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/269
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于卷积神经网络的稠密光流估计方法，以解决现有技术计算时间长，计算量大，计算效率不高的问题，包含如下步骤：(1)提取运动图像信息：构建全卷积网络架构，然后在输入层输入两幅通道数都为C的图像，从卷积层8输出光流_6；(2)生成光流：构建稠密光流生成模型。光流_6输入反卷积层1，反卷积层2输出光流_5，反卷积层3输出光流_4，反卷积层4输出光流_3，反卷积层5输出光流_2，反卷积层6输出光流_1；(3)模型训练：用最终损失函数进行训练；(4)光流估计：从全卷积网络架构的输入层输入图像对，输出最终预测的光流。本发明能够有效地利用先验知识，模型可以预先训练，大大减少了计算时间。
-
公开(公告)号：CN110991516A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911188861.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于侧扫声呐图像识别技术领域，具体涉及一种基于风格迁移的侧扫声呐图像目标分类方法。本发明使用显著性检测方法及风格迁移网络，将常规光学图像转换成仿侧扫声呐图像，拉近了源领域及目标领域间的距离，增加了可直接迁移的基本特征数目，可有效提高迁移学习效率；同时，通过使用迁移学习方法，对经过充分训练的深度学习网络进行迁移，利用图像基本特征具有通用性的特点，可以有效降低优化参数数目，避免因训练样本不足无法应用深度学习技术的问题。本发明使用风格迁移及迁移学习方法，对使用人工生成的仿侧扫声呐图像训练好的卷积神经网络进行迁移，从而提高迁移学习效率，防止负迁移现象。
-
公开(公告)号：CN110487254A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910622509.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种用于ROV的水下目标尺寸快速测量方法。步骤一.对水下畸变的双目左右视图，进行水下标定参数矫正与Bouguet极线矫正；步骤二.在ROV水面监测系统中的双目左视图上选择待测目标对应的两端点中的一个端点，利用粗-精立体匹配算法确定出在右图上的匹配点；步骤三.根据双目测量原理，恢复出所选点的三维坐标；步骤四.重复步骤二和步骤三得到第二个端点，然后再计算这两个点的欧式距离，得到两个点间的真实距离。相对于传统的基于全局匹配算法的测量方法，本发明所用方法能够实现更快速与更精确的水下目标尺寸测量，可广泛应用于ROV水下测量任务，具有非常好的实用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
41
records
(took 0.03 seconds)
