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公开(公告)号：CN112037272B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010891350.7
申请日：2020-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于相关滤波的快速区域搜索的目标跟踪方法，通过对跟踪过程中前一帧的目标位置及大小进行确定，以前一帧确定的目标中心位置作为中心点，并以目标高度和宽度按照一定公式求取下一帧的目标搜索区域。通过相邻帧目标在图像中移动的距离，求取当前状态下目标的移动速度及其加速度，得到模型更新率与速度的关系式，从而依据加速度对目标运动的预测作用进行更新率调整。本发明设计改进的确定目标搜索区域的方法，使得搜索区域均匀分布于目标周围，缩小了搜索区域，加快目标跟踪速度；通过设计的自适应目标速度与加速度的模型更新方式，使得滤波器模型能够更好的表示目标，提高了跟踪精度。
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公开(公告)号：CN114248896B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111646552.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于AUV技术领域，具体涉及一种AUV多级防渔网系统及方法。本发明针对AUV提供一种多级防渔网系统，包括控制与检测单元、水下激光扫描单元、螺旋桨保护单元和保护鳍单元。针对现有的防渔网方法可能出现水下激光扫描单元检测渔网失败、螺旋桨切割刀切割渔网失败等情况，建立对应的流程处理方法。一旦AUV在航行过程中遇到渔网缠绕，可根据AUV控制与检测单元接收到的报警信息判断采取相应的行动进行处理，从很大程度上保证了AUV的航行安全，极大地提高了AUV的机动性能和自主能力。
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公开(公告)号：CN109919982B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910191058.1
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于移动目标跟踪领域，具体涉及一种基于粒子滤波的多尺度目标跟踪改进方法。包括以下步骤：根据目标的初始位置建立主粒子滤波，在目标中心的左上角、右上角、左下角、右下角设置四个辅助粒子滤波；利用方向梯度直方图方法分别提取五个粒子滤波区域的目标特征；利用DSST目标跟踪算法求取每个粒子滤波对应的位置响应值和尺度值；根据主粒子滤波进行粗目标定位；通过比较辅助粒子滤波和主粒子滤波的位置响应值和尺度值的大小，进行精确目标定位。在目标定位方面，本发明通过增加四个辅助粒子滤波提高了定位精度；在目标尺度方面，在目标的四周增加四个辅助粒子滤波，通过比较粒子滤波尺度的响应值可以有效解决目标整体尺度变化不一致的状况。
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公开(公告)号：CN114248874A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111625194.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水下无人航行器的水下布放回收装置和方法。针对现有AUV布放回收装置和方法在布放回收过程中存在安全性差、隐蔽性低等问题提出的，包括:AUV控制台、双层滑道、AUV布放回收舱、光学导引装置、声学导引装置、注排水装置等。本发明提供的水下布放回收装置和方法具有以下优点：1、在高海情情况下，布放回收舱可以沿着预设的滑道方向平稳的移动，可以避免AUV在布放回收过程中与其它航行设备发生碰撞，有效保障了航行安全；2、布放回收装置安装在AUV母船坞舱内，使得AUV的布放回收过程更加隐蔽；3、AUV布放回收舱下放深度可控，有效减少高海情对AUV布放回收的影响。
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公开(公告)号：CN109870914B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910194198.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋浮标领域，具体涉及一种机动浮标在随机海浪干扰下的自守卫控制方法。包括机动浮标自守卫航行时的海浪方向估计、考虑波浪增阻问题的能量最优航路规划。海浪方向估计是在线实时预测机动浮标在自守卫区域内的浪向角，进而得到机动浮标自守卫航行时与海浪的遭遇角；在机动浮标自守卫区域内设置虚拟节点，采用A*算法对机动浮标进行能量最优航路规划；根据机动浮标所受到的波浪增阻与遭遇角之间的函数关系，将机动浮标在规划的航路上航行时的能量损耗作为目标函数，使得机动浮标在规划的航路上航行时的能量损耗最低。本发明可以有效地降低机动浮标在波浪增阻干扰下自守卫航行时的能量损耗，提高机动浮标的航行效率，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113984061A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111241388.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于因子图优化的UUV多海域综合导航系统设计方法以实现以惯导为核心的UUV多海域信息融合定位，该方法将海域分为浅海域、深远海域以及极区海域，通过分析各个海域的传感器可用性，对传感器进行最优组合以满足长航时多海域的情况。本发明解决UUV传统组合导航下只针对某一特定环境下的导航问题，长航时的能耗问题以及传感器异步异构问题。
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公开(公告)号：CN107273903B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710362932.4
申请日：2017-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供的是一种基于LSD改进的UUV近海面可见光图像海天线提取方法。获取近海面可见光图像，转换为灰度图像并进行尺度缩放；进行梯度计算，根据梯度幅值进行伪排列并建立状态列表，设置梯度阈值；选取种子点进行区域增长，根据海天线倾斜角的数学特征剔除不符合要求的点，生成直线支撑区域或最小外接矩形；矩形估计，并根据海天线长度特征和直线合并准则合并相邻矩形；判断类内点密度；计算NFA，提取海天线。该方法既能提取水平的海天线也能提取倾斜的海天线，既适应于海空背景也适应于山体背景。另外，本发明实时性和自适应性强，可在可见光序列图像中提取海天线。
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公开(公告)号：CN110706239A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910914699.5
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习及机器视觉领域，具体涉及一种融合全卷积神经网络与改进ASPP模块的场景分割方法。本发明采用图像预处理操作能够防止模型过拟合，同时提高模型的适应能力；针对池化和下采样的重复组合的操作引起特征分辨率下降的问题，采用全卷积神经网络；在第五层卷积层后面加入改进的ASPP模块，融入图像级别的特征来捕获远距离信息，增加模型本身的适应能力；采用反卷积进行上采样，优势是可以自己学习参数；针对网络层数加深，边缘细节信息损失严重的问题，保留二倍下采样信息并与四倍上采样信息进行融合。
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公开(公告)号：CN110597273A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910614261.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明涉及一种定位导航方法，更具体地说，它提供了一种基于电机推进模型辅助的航位推算方法。本方法通过收集GPS、DVL、ADCP及姿态传感器数据，利用电机推进模型建立转速与AUV相对海水的航速的模型，并基于模糊支持向量机训练改善模型精度，当DVL数据失效时，依靠电机转速及电机推进模型推算AUV速度，辅助AUV继续进行航位推算导航，提高了AUV的环境适应能力及导航的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109919982A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910191058.1
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于移动目标跟踪领域，具体涉及一种基于粒子滤波的多尺度目标跟踪改进方法。包括以下步骤：根据目标的初始位置建立主粒子滤波，在目标中心的左上角、右上角、左下角、右下角设置四个辅助粒子滤波；利用方向梯度直方图方法分别提取五个粒子滤波区域的目标特征；利用DSST目标跟踪算法求取每个粒子滤波对应的位置响应值和尺度值；根据主粒子滤波进行粗目标定位；通过比较辅助粒子滤波和主粒子滤波的位置响应值和尺度值的大小，进行精确目标定位。在目标定位方面，本发明通过增加四个辅助粒子滤波提高了定位精度；在目标尺度方面，在目标的四周增加四个辅助粒子滤波，通过比较粒子滤波尺度的响应值可以有效解决目标整体尺度变化不一致的状况。
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