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公开(公告)号：CN111028154A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911299916.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，包括对侧扫声呐图像进行预处理，使其能够与实际的海底景象信息对应；将大量侧扫声呐图像进行标注获取侧扫声呐图像语义分割的数据集；搭建语义分割神经网络，并对语义分割神经网络进行训练；训练完成的语义分割网络对需要进行匹配拼接的侧扫声呐图像进行分割，利用分割后的图像进行模板匹配获得两张侧扫声呐图像的相对位置信息；最后根据获得相对位置信息对预处理之后的侧扫声呐图像进行融合拼接。通过本发明的方法，可以解决目前侧扫声呐图像匹配方法无法对地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像进行匹配的问题。
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公开(公告)号：CN109754362A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811582780.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/00 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于水下目标检测领域，具体涉及一种用可旋转的边界框标注海参目标检测结果的方法，包括以下步骤：对利用labelme软件制作的海参训练数据集进行数据扩充；构建全卷积神经网络；利用扩充后的数据集对构建好的全卷积神经网络进行离线训练；将包含海参的图像输入到训练好的全卷积神经网络，得到分割图；在所述分割图上进行腐蚀、滤波操作，得到后处理分割图；在所述后处理分割图上寻找最大连通域，即为检测到的海参目标。本发明对得到的分割图做腐蚀操作，剔除了海参周边的“毛刺”，确保最小外接矩形更加精确，使得海参抓取位姿不会出现在海参之外，定位更准确。
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公开(公告)号：CN109325527A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811031832.4
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于水下目标自动识别分类领域，具体涉及一种基于迁移学习与深度学习的侧扫声呐图像目标自动分类方法；包括获取带有分割标注的常规光学图像数据集；利用数据集中各个图像对应的标注图像进行轮廓分割；选定一个卷积神经网络结构进行训练，得到源领域目标分类网络；对经过充分训练的源领域目标分类网络前部分的参数进行冻结，同时将分类网络的后部分参数设置为可训练状态；使用训练集对设置好的分类网络继续进行训练；训练完成后，使用验证集评估分类网络性能。本方法使用迁移学习方法，对使用非侧扫声呐图像训练好的卷积神经网络进行迁移，同时根据相似性原理，对源领域数据集进行预处理，从而提高了迁移学习效率，防止负迁移现象。
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公开(公告)号：CN109754362B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201811582780.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/00 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于水下目标检测领域，具体涉及一种用可旋转的边界框标注海参目标检测结果的方法，包括以下步骤：对利用labelme软件制作的海参训练数据集进行数据扩充；构建全卷积神经网络；利用扩充后的数据集对构建好的全卷积神经网络进行离线训练；将包含海参的图像输入到训练好的全卷积神经网络，得到分割图；在所述分割图上进行腐蚀、滤波操作，得到后处理分割图；在所述后处理分割图上寻找最大连通域，即为检测到的海参目标。本发明对得到的分割图做腐蚀操作，剔除了海参周边的“毛刺”，确保最小外接矩形更加精确，使得海参抓取位姿不会出现在海参之外，定位更准确。
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公开(公告)号：CN111444777B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010140887.X
申请日：2020-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种同时标记阴影的前视声呐目标检测标记方法，属于前视声呐图像目标检测领域，该方法对目标进行标记的同时也标记出目标的阴影；现有前视声呐目标检测标记方法只将目标进行标记，而对于前视声呐图像，目标的阴影包含了目标的形状特征，标记过程同时标记出目标的阴影，能够为检测器提供更丰富的信息。针对这种新提出的标记框，需要分目标和阴影两部分进行评价，目标检测框使用已有的交并比IOU评价；对于阴影检测框，阴影和目标之间可能出现多种位置关系，本发明提出了一种改进的阴影关键点相似度OKSS来评价阴影检测框的回归精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113148076B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110450058.6
申请日：2021-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63C11/52
Abstract: 本发明提出一种水下仿生球形/半球形机器人及其运动控制方法，所述方法包括：沿机器人周向对空间进行区域划分；计算机器人与期望航迹点的距离，并与距离阈值比较；若距离大于距离阈值，启动巡航模式；否则，启动位置控制模式。在巡航模式下，驱动水平转动关节，将至少部分腿部机构的第一连杆调整至指向航迹点所在区域的对角区域。在位置控制模式下，将各个腿部机构的第一连杆调整至围绕赤道面中心轴中心对称。在不同模式下，控制推进器、第一垂直转动关节、第二垂直转动关节实现机器人的水平方向运动和/或垂直方向运动。还提出一种水下仿生球形/半球形机器人。采用本发明实施例，机器人能够根据期望航迹点的位置切换模式，实现更优的运动性能。
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公开(公告)号：CN109284769B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810874993.3
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于量化参数的水下图像自适应分类方法，属于数字图像处理领域，适用于水下图像增强前预分类。本发明主要包括以下步骤，首先构造自适应参数，设定自适应参数阈值；然后读取水下图像并转换为灰度图像；对灰度图像进行处理获得输入水下图像的亮度特征图像；求得水下图像的自适应参数，并与自适应参数阈值进行比较；当自适应参数大于设定阈值时，表明输入图像属于具有雾状模糊的水下图像；小于设定阈值时，表明输入图像属于亮度分布不均的水下图像。本发明提供的方法从人眼对水下图像的直观感受出发，通过卷积与最大值池化，忽略图像细节信息，保留对图像的总体认知，并且提供了实际应用的可能性。
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公开(公告)号：CN113296524A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110450053.3
申请日：2021-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提出一种水下仿生球形/半球形机器人的推力矢量分配优化方法，所述机器人赤道面周向分布四组腿部机构，每组所述腿部机构至少包括依次连接的第一水平转动关节、第一连杆、第一垂直转动关节及远端连接的推进器，所述方法包括：S1，建立所述机器人的多种运动模式，所述多种运动模式至少包括“H”型运动模式、“工”型运动模式和“X”型运动模式；S2，建立所述多种运动模式分别对应的运动模型，所述运动模型至少包括“H”型运动模型、“工”型运动模型和“X”型运动模型；S3，根据多个所述运动模型建立多并联PID控制模型，设定期望航迹点，以所述机器人的位置信息和姿态角信息为反馈信息，切换所述运动模式，闭环控制所述机器人运动。
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公开(公告)号：CN109785260A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910026679.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于侧扫声呐图像处理技术领域，具体涉及一种针对侧扫声呐图像的非线性增强方法。本发明包括如下步骤：从原始侧扫声呐数据文件中获取原始图像，然后对原始图像依次进行灰度归一化、邻域极值抑制和高斯平滑，再针对平滑后的图像计算低灰度区最大值、高灰度区最小值和中间灰度区，最后对上述三个区域分别进行非线性校正，得到增强后的图像。通过上述步骤，本发明能够快速、有效、低成本地实现对原始侧扫声呐图像有效信号的增强和无效信号的抑制，增强图像局部特征的对比度，并且保持原始图像的边缘和灰度分布的单调性，不引伪边缘等。
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公开(公告)号：CN109284769A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810874993.3
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量化参数的水下图像自适应分类方法，属于数字图像处理领域，适用于水下图像增强前预分类。本发明主要包括以下步骤，首先构造自适应参数，设定自适应参数阈值；然后读取水下图像并转换为灰度图像；对灰度图像进行处理获得输入水下图像的亮度特征图像；求得水下图像的自适应参数，并与自适应参数阈值进行比较；当自适应参数大于设定阈值时，表明输入图像属于具有雾状模糊的水下图像；小于设定阈值时，表明输入图像属于亮度分布不均的水下图像。本发明提供的方法从人眼对水下图像的直观感受出发，通过卷积与最大值池化，忽略图像细节信息，保留对图像的总体认知，并且提供了实际应用的可能性。
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