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公开(公告)号：CN109785337B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201811588576.9
申请日：2018-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割算法的栏内哺乳动物清点方法，属于计算机视觉领域；本发明通过摄像头将栏内哺乳动物的图像采集并发送到工作站中；然后选取目标轮廓清晰的图像，并将图像分为训练集、验证集和测试集，作为数据集用于模型训练；其次通过深度学习的实例分割算法，生成用于测试的分割模型；将测试集图像依次输入训练生成的分割模型，进行预测，输出测试结果和测试效果图；在测试完成后，自动保存测试效果图；最后通过对测试结果中目标边界框进行计数，进而实现对图像中目标数量的清点，本发明利用神经网络训练模型，避免了复杂的图像预处理步骤，有效提高了遮挡目标的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111105413A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911407774.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种智能火花塞外观缺陷检测系统，包括以下步骤：采集待识别火花塞的外观图像；将采集得到的TIFF格式的图像转换为JPG格式图像；根据火花塞外观缺陷的类型将原图像进行区域分割；针对每一类缺陷，训练集与测试集按照一定比例生成数据集划分目录，根据此目录对采集到的图像进行数据集划分，分为训练集与测试集两部分；根据火花塞表面缺陷评价标准，应用标记工具LabelMe对采集数据进行缺陷标注；本发明利用图像区域分割的方式将多种缺陷类型区域化识别，极大提高了外观缺陷检测的准确率。利用基于GPU的多进程模型加载，一并输出待检测图片的识别结果，提高了外观缺陷检测的效率。
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公开(公告)号：CN110531335A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910880617.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于并查集的低复杂度相似聚类信号分选方法，属于雷达信号处理领域。该方法包括如下步骤：积累一定数量的信号脉冲描述字构成数据集；利用脉冲参数的载频与脉宽参数对数据集进行移除孤立点预处理操作；对数据集进行标准差变换与极差变换，完成数据集标准化；构造并查集，每个脉冲描述字对应并查集中一个元素；依次计算两脉冲间相似度，若相似度高于阈值，完成对相应元素的归并操作；查询并查集，完成聚类信息的输出。本发明能够在复杂信号环境中完成信号分选，将并查集引入相似聚类分选中，大大降低了方法的复杂度，可证明该方法时间复杂度为O(n2)，空间复杂度为O(n)，具有复杂度低的优点，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN106485675B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB‑D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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公开(公告)号：CN109444810A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811582959.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种非负稀疏贝叶斯学习框架下的互质阵列非网格DOA估计方法，属于信号处理中高分辨测向方法研究领域。本发明首先对互质阵列接收数据协方差矩阵进行向量化，构造虚拟接收信号模型，然后基于该模型中虚拟入射信号元素非负的特点构造非负稀疏贝叶斯模型，再通过期望最大化算法迭代更新超参数以及网格点集合，最后根据最终更新的网格点集合以及超参数构造信号功率谱，之后再通过谱峰搜索确定估计的DOA。本发明方法将运算过程由复数域转向实数域，从而在一定程度上能够降低计算复杂度。此外，互质阵列的应用可以实现欠定DOA估计，突破了阵元数对最大可估计信源数的限制，从而能够在一定程度上减少硬件成本，具有一定的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107015191A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710351027.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种在多径干扰环境下单偶极子极化敏感阵列降维DOA估计方法，该阵列采用与圆周边缘共行的单偶极子组成均匀圆阵结构，可同时执行方位角和仰角的二维估计，并有效对抗多径干扰首先对均匀圆阵共行阵列接收的窄带信号进行数学建模，之后根据矩阵秩亏损原理，对极化MUSIC算法四维谱函数进行降维处理，构造空域谱函数，从而实现空域二维角度的快速搜索。同极化敏感阵列DOA与极化参数联合估计方法，本发明所述降维DOA估计方法能够实现在不增加硬件需求的条件下对信号源角度的快速估计，接收并利用信号源与干扰源的极化特性有效分辨目标和干扰，实现在复杂环境下对目标的估计，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN104680544B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510117536.6
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种基于3维流场正则化的变分场景流估计方法。包括以下步骤：利用已经标定好的左右摄像机获取左右图像序列；将3维流场进行正则化得到场景流数据项；将2维光流平滑项向3维空间扩展，得到场景流驱动各向异性的场景流平滑项；根据方向信息设计扩散张量并进行本征分解，得到每个方向上的扩散强度，从而进行各向异性平滑，得到深度平滑项；将场景流数据项、场景流平滑项和深度平滑项合并，构建能量泛函；使用变分极小化的方法，得到能量泛函对应的Euler方程的解；利用超松弛迭代对Euler方程进行迭代求解，得到优化后的场景流和深度信息。本发明具有鲁棒性高，场景流精确的优点。
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公开(公告)号：CN106504202A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610854332.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于自适应非局部平滑的3D场景流估计方法。本发明包括：根据双目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将局部约束方法与全局平滑相结合，并引入自适应非局部平滑；参考Lucas模型，设计局部邻域约束的场景流数据项；平滑项采用鲁棒函数，构造近似于L1范数的全变分平滑；使用去对偶的方式求解能量泛函。本发明能够有效地去除图像序列中噪声产生的异质点，保持运动场的边缘信息，能有效地传递给低纹理区域。
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公开(公告)号：CN106485675A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/005 , G06T5/50 , G06T2207/20016 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB-D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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公开(公告)号：CN104809698A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510117532.8
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于深度图像修复技术领域，具体涉及对kinect深度图像的基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法。本发明包括：利用Kinect同步获取深度图与彩色图；对彩色图和深度图进行对齐；提取深度图边缘信息；提取彩色图边缘信息；去除彩色图中的非边界纹理信息；用区域生长方法，在深度图中找出深度值错误的像素点并去除该点的错误深度值；用基于色差与结构相似度系数的改进三边滤波方法对深度图空洞区域进行填充修复。该方法针对kinect深度图像具有良好的空洞填充效果，能够较好地保持深度图边缘信息。
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