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公开(公告)号：CN119559219A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411627075.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/246 , G06T7/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于状态空间模型的光流估计方法、程序、设备及存储介质。本发明设计了基于CNN‑Mamba混合模块的图像特征增强网络和Mamba特征交叉增强模块，并设计了CNN‑Mamba混合循环回归框架的神经网络。本发明利用CNN‑Mamba混合模块的图像特征增强网络高效提取输入图像的全局信息，不仅可以探索输入图像像素之间的远程依赖关系，还能保持线性复杂度。本发明利用Mamba特征交叉增强模块获取全局运动特征，在运动边界内聚合全局纹理信息，并实现对纹理特征的信息增强，最终以此提高光流估计的精度。
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公开(公告)号：CN109752687B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910036688.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种降低阵元互耦效应的改进型互质阵列设置方法。主要解决现有稀疏阵列阵元互耦大以及物理阵列孔径不够大的问题。其技术方案是：首先，根据给定的阵元数R确定与改进型互质阵列两子阵列阵元数相关的参数M及N；其次，根据M及N确定两均匀子阵列的阵元位置；最后，再在原点处添加一个阵元作为参考阵元。本发明可用于入射信源个数大于阵元数情况下的波达方向估计，并且能够减少阵元间的互耦效应，在不采用任何解耦算法的情况下仍具有良好的DOA估计性能。在相同阵元数下，本发明对应的改进型互质阵列具有更大的阵元间隔以及物理孔径，从而能够极大地降低阵元间的互耦，相比于传统的互质阵列具有更好的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN115908505A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211468058.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于注意力译码结构的2.5D单目场景流估计方法，包括以下步骤：S1构建相机姿态估计子网络与共享金字塔特征编码器；S2构建并行的基于空洞自注意力的深度译码器与基于非局部交叉帧注意力的光流译码器；S3构建总体网络损失函数；S4输入单目图像序列用自监督的形式对网络进行端到端的训练；S5输入连续两帧图像对模型进行测试时，可得到2.5D场景流的两个分量：光流和深度。输入单张图像对模型进行测试时，可得到深度估计结果。本发明利用基于注意力的译码结构对2.5D单目场景流进行估计，其中在译码结构引入注意力来强化特征表达能力和像素相关的计算，通过上述设计来达到提升场景流估计精度的目的。
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公开(公告)号：CN115731280A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211467771.2
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/55 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于Swin‑Transformer和CNN并行网络的自监督单目深度估计方法，目的在于提出一种基于Swin‑Transformer和卷积神经网络(CNN)并行网络的自监督单目深度估计方法。本发明将Swin‑Transformer和CNN同时用于特征提取，并将提取的特征进行融合，可以使网络在建立长程相关性和保留空间结构信息之间进行平衡，强化网络学习特征的能力，并且结合本发明提出的逐尺度自蒸馏损失，进行网络的自监督训练，进而提升自监督单目深度估计精度。
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公开(公告)号：CN109444810B
公开(公告)日：2022-11-01
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：CN110095749B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910377716.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明听的是一种基于非圆信号的多重孔径嵌套阵列设置及DOA估计方法。首先根据总阵元数N得到原始嵌套阵列两子阵阵元数N1和N2及阵列结构；然后基于嵌套阵列两子阵对应关系得到各自的偏移量l1和l2；接着根据阵列接收非圆信号及虚拟阵列的特点设计连续虚拟阵列自由度最大的多种物理阵列摆放形式；最后根据实际需求取其中一种用于非圆信号欠定波达方向估计。本发明提出的非圆信号阵列设置与现有嵌套阵列相比，具有阵列摆放灵活和孔径多变但连续虚拟阵列自由度固定且有效提高的优点，可实现高性能的非圆信号欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109932680B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910268459.2
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法。平移传统互质阵列得到平移互质阵列得平移互质阵列接收数据，得到扩展接收数据矢量，求该扩展接收数据矢量的协方差矩阵，向量化该协方差矩阵得到虚拟接收信号模型，对虚拟接收信号矢量进行去重排序操作后得到一个新的对应于虚拟均匀线阵的虚拟接收信号模型，取此时的虚拟接收矢量中的元素形成所需的埃尔米特矩阵即等价的协方差矩阵，对等价的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间，构造空间谱，谱峰处所对应的角度即为估计的入射信号的DOA。本发明的平移互质阵列与传统互质阵列相比，具有更大的虚拟阵列孔径以及虚拟连续自由度，可估计信源数更多，具有更优的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN107015191B
公开(公告)日：2019-09-27
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：CN105654140B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610003517.5
申请日：2016-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向复杂工业环境的铁路油罐车车号定位与识别方法。对灰度图像进行最大稳定极值区域检测得到灰度图像上的极值区域以及对灰度图像的反色图像进行检测得到反灰度图像上的极值区域。以灰度图像及其反色图像作为要处理的2通道图像，对每个通道的图像分别进行极值区域的筛选。从极值区域中筛选出有效的区域对，对满足条件的相邻区域对进行合并得到三联体区域，以1个有效的三联体区域为1个序列，筛选出符合条件的有效序列，进而对序列进行输出得到文本区域。利用4点矫正对定位出的文本区域进行倾斜矫，对矫正后的文本区域进行字符分割，用训练好的分类器对字符进行识别。本方法对铁路油罐车车号区域具有较好的定位效果。
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公开(公告)号：CN104658272B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510117531.3
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于双目立体视觉的道路车流量统计与测速方法。本发明包括:(1)对双目摄像头的左摄像头获取的图像序列进行灰度化处理，对处理后的图像序列进行光流计算；对以上光流计算的结果进行连通域分析，通过面积特征筛除虚假目标，得到运动车辆的区域及形心坐标；通过设定统计区域并比较车辆形心坐标的方式对道路车流量进行统计；利用运动车辆的视差信息与双目摄像机内外参数将车辆形心坐标转换至摄像机坐标系，对车辆速度进行计算。本发明的方法适合于对道路多车辆的统计以及速度测量，具有测量准确，可靠性高，实施成本低的特点。
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