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公开(公告)号：CN106096617A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610416294.5
申请日：2016-06-08
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及的是一种基于改进主动轮廓模型的全景海天线提取方法。(1)设置初始轮廓线；(2)使用Sobel算子计算各像素点梯度值；(3)消除全景设备区干扰；(4)构造改进的主动轮廓模型；(5)通过快速贪婪算法迭代提取海天线。本发明分割出全景设备区干扰等处理手段有效消除了全景设备区成像对海天线检的不良影响；在此基础上利用全景海天线为椭圆形这一特征，构造形状能量约束项加入到主动轮廓模型中作为新的能量函数，使活动轮廓线在收敛的过程中限制了轮廓的形状从而成功收敛到全景海天线上，能够在不同海况和天气条件下实现复杂海天背景下全景可见光图像中椭圆形海天线的精确提取。
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公开(公告)号：CN102930136A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210375603.0
申请日：2012-10-08
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明的目的在于提供一种舱室火灾发展区域评估方法，将密闭的单舱室划分为两层：上层为热烟气层，下层为冷空气层；假设各层之间的能量和质量只通过羽流进行传递，且密闭舱室不存在同外界的热量交换，烟气和空气是分子量相同的理想气体，从而得到单室火灾烟气层的高度随时间的变化关系和上层烟气层温度随时间的变化关系。本发明的计算量低，能够满足系统对计算速度的需求，同时该评估方法能够预测舰船火灾的主要特征。
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公开(公告)号：CN111915677B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010649201.X
申请日：2020-07-08
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明提供一种基于三维点云特征的船舶位姿估计方法，首先通过从6个方向获取目标船的三维点云数据，采用拼接方式获得目标船的完整点云库。构建目标船的点云模板库。计算待配准目标船舶点云的ISS3D特征点及其特征直方图，得到模板点云库中的特征点与待配准点云库中的对应特征点重合的初始坐标变换矩阵，实现点云在全局范围内的快速粗配准。采用ICP点云配准算法，在上步粗配准的基础上进行点云的精准配准，获得实现点云精准配准的坐标变换矩阵。最后利用精准坐标变换矩阵与点云模板库中船舶的初始位姿信息，完成对目标船进行六自由度的位姿估计。本发明提出基于点云特征的船舶位姿估计算法实验，通过实验数据对比，验证本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN116363415A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310176499.0
申请日：2023-02-28
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于自适应特征层融合的船舶目标检测方法，采用YOLOv4检测模型进行目标检测，模型包括特征提取主干网络、特征融合增强网络以及输出检测网络；特征融合增强网络采用ASFF网络结构进行不同尺寸的特征图的融合；包括：将待检测图像输入检测模型，并通过特征提取主干网络进行特征提取，得到三个不同尺度的特征；将三个不同尺度的特征图输入特征融合网络的ASFF网络结构进行自适应融合，ASFF网络结构自适应调整各尺度特征在融合时的空间权重；将三个不同尺度的经过融合后的特征图分别送入对应的输出检测网络。本发明使不同特征图之间有效信息的充分利用，增强算法模型有效特征提取能力，提升检测模型检测精度。
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公开(公告)号：CN112561782B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202011484532.9
申请日：2020-12-15
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明公开了一种提高海上场景仿真图片真实度的方法，本发明将仿真图的前景背景分割，分别采用传统的方法与深度学习方法CycleGAN两种算法进行风格迁移，实现了由仿真图到真实海上照片的转换。其中背景采用泊松融合加色彩转换的方法，将真实的海面照片作为子图，仿真图作为母图泊松融合后，再经过Reinhard色彩迁移，得到逼真的背景，前景采用CycleGAN算法，并对生成器的每一层卷积均点乘其掩码来提取前景部分，并在最后一层与输入层进行拼接，来保留原图的背景信息，从而生成完整的拥有真实风格的海面图片。本发明利用仿真软件构建海上场景，得到仿真图片后转为真实图片的风格，用于神经网络训练，解决样本稀缺的问题。
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公开(公告)号：CN112396655B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202011290504.3
申请日：2020-11-18
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于点云数据的船舶目标6D位姿估计方法，包括：步骤1：获得海上场景的船舶点云数据集，数据集标签包括目标类别、目标的三维坐标、目标的三维尺寸以及目标的三维位姿；步骤2：构建神经网络，采用PointNet++进行逐点的点云特征提取，得到逐点的高维特征；步骤3：以自下而上的方案生成3D边界框提案，基于3D边界框生成真实分割掩模，分割前景点并同时从分割点生成带有角度信息的边界框提案，用于RCNN的输入；步骤4：基于步骤3得到的提案以及前景分割特征和空间特征进行提案的优化以输出最终的分类及3D边框和姿态角度。该方法实现了采用端到端学习的方式进行三维目标的位姿估计效果，提升了位姿估计的实时性。
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公开(公告)号：CN113177969A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110471464.0
申请日：2021-04-29
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于运动方向变化的候选种子的点云单目标跟踪方法，包括训练模块和测试模块，训练模块首先对点云预处理得到模板点云，其次使用高斯采样得到候选点云，再次将模板点云和候选点云输入编码器进行编码，得到对应的特征向量，最后分别计算距离损失函数与方向损失函数并且训练整个模型。测试模块首先使用预先训练的PointRcnn模型进行目标检测，其次进行候选区域采样，再次将采样的候选点云与上一帧跟踪目标点云输入到训练好的模型进行编码，最后对编码后的特征向量使用余弦相似性对比进行目标跟踪。本发明方法能够提高单目标跟踪精度，有效防止错跟踪现象出现。
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公开(公告)号：CN112550592A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011313630.6
申请日：2020-11-20
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明属于船舶能耗预测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的船舶能耗预测方法。本发明包括获取船舶的期望航线、出发时间及海况信息；构建离线基础模型，包括船舶对水稳态航速模型、发动机功率模型和发动机油耗模型；对船舶对水稳态航速模型和发动机功率模型的离散网格矩阵进行高维线性插值；对发动机油耗模型的离散网格矩阵进行一维线性插值；实时推演船舶能耗模型。本发明以一套数据矩阵作为支持，实现船舶长航路的能耗快速计算，该方法中的数据矩阵可通过多种方式获得，并方便快速替换。本发明不影响原有的船舶动力学仿真模型的思路，在实际仿真验证评估系统中与动力学仿真模式并存，各自负责不同类型的仿真计算。
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公开(公告)号：CN110969624A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911082345.5
申请日：2019-11-07
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明公开了一种激光雷达三维点云分割方法，首先提取激光雷达采集的原始三维点云数据，然后对原始点云预处理，包括对原始点云数据的去噪、简化以及坐标变换，构建三维笛卡尔坐标系下的基础点云数据，并将三维数据用二维数组形式存储，再采用变邻域分散搜索策略，动态调整区域生长法围绕种子的邻域范围和搜寻匹配范围的分辨率，开展点云初步分割工作，在此基础上设计点云分割包络扩散策略，对点云分割集合的周围进一步搜索，实现多集合的融合，进而得到点云分割的集合，最后设计一种点云分割结果的可视化功能，用于查看点云分割效果。本发明有效提高了分割速率，有效抑制过分割情况，保持各目标的整体性，且便于观察分割目标扫描结果。
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公开(公告)号：CN105469390B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510789823.1
申请日：2015-11-17
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明属于全景可见光图像处理领域，具体涉及一种基于改进Seam Carving的全景海天线提取方法。本发明包括：(1)获取全景海域图像的视觉显著图；(2)动态阈值法提取显著区域；(4)搜索最高能量线；(5)筛选海天线上的拟合点；(6)最小二乘法拟合全景海天线。本发明通过构造新的能量函数和设定海天线上点的筛选条件使其成功应用于全景海天线检测，能够在不同海况和天气条件下实现复杂海天背景下全景可见光图像中圆形海天线的准确提取。
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