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        大連海事大學(xué)專利技術(shù)

        大連海事大學(xué)共有8609項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了一種基于切換模糊小波網(wǎng)絡(luò)的無人船安全動(dòng)力定位方法,包括:根據(jù)船載設(shè)備數(shù)量建立構(gòu)建切換LPV網(wǎng)絡(luò)化無人船系統(tǒng),并設(shè)計(jì)事件觸發(fā)機(jī)制,針對通信中可能存在的欺騙攻擊,在岸基系統(tǒng)構(gòu)建攻擊檢測觀測器與檢測器;結(jié)合切換模糊小波網(wǎng)絡(luò)與攻擊檢...
        • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)Voronoi圖的無人艇圍捕仿真方法,通過t時(shí)刻無人艇對應(yīng)的緩沖Voronoi單元,獲取t時(shí)刻無人艇的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn),進(jìn)而確定追捕者無人艇是否需要進(jìn)入避障模式,確定追捕者無人艇下個(gè)時(shí)刻的位置,以確定追捕者無人艇是否對...
        • 本發(fā)明涉及水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多層張量的不完全水下高光譜圖像聚類方法,包括:獲取待處理圖像,并獲取待處理圖像在不同區(qū)間的不完全光譜數(shù)據(jù);構(gòu)建基于譜聚類學(xué)習(xí)的聚類模型,基于聚類模型對不完全光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,聚類模型包括:...
        • 本發(fā)明涉及表面工程技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種減少摩擦及提高潤滑性能的微織構(gòu)。該微織構(gòu)無獨(dú)立上表面,其開口輪廓由半圓形與三角形組成,內(nèi)壁含弧形曲面與傾斜平面,二者在重合線連接,無棱角以減少應(yīng)力集中,設(shè)于摩擦面上。工作時(shí),潤滑油從半圓形進(jìn)入,經(jīng)弧...
        • 本發(fā)明提供一種基于生物視覺感知的跨視角地理定位方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取地面視圖圖像與航空視圖圖像,并進(jìn)行特征提取;對地面圖像特征和航空圖像特征分別進(jìn)行局部特征和全局特征的建模,將局部特征與全局特征拼接并進(jìn)行加權(quán)融合,得到...
        • 本發(fā)明的一種基于動(dòng)態(tài)密鑰鏈與時(shí)空綁定封裝的多式聯(lián)運(yùn)實(shí)體認(rèn)證方法,通過多式聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)流程中的實(shí)體的橢圓曲線密鑰對,將私鑰和均轉(zhuǎn)化為PEM格式文本,以分別獲取橢圓曲線私鑰的完整摘要和橢圓曲線公鑰的完整摘要,進(jìn)而獲取私鑰指紋標(biāo)識和公鑰指紋標(biāo)識;...
        • 本發(fā)明提供一種基于兩階段超分辨率動(dòng)態(tài)注意力網(wǎng)絡(luò)的碳纖維復(fù)合材料微裂紋圖像分割方法,包括:采集待檢測碳纖維復(fù)合材料的顯微圖像,并對圖像進(jìn)行預(yù)處理,以提升裂紋與背景的區(qū)分度;采用多尺度滑動(dòng)窗口掃描預(yù)處理后的圖像,結(jié)合形態(tài)學(xué)Top?hat變換...
        • 本發(fā)明公開了一種基于PCA算法的脈沖地震動(dòng)合成方法,包括:獲取地震動(dòng)數(shù)據(jù)庫;提取地震動(dòng)數(shù)據(jù)中地震動(dòng)參數(shù);通過將地震動(dòng)數(shù)據(jù)與地震動(dòng)參數(shù)獲取優(yōu)化算法模型;根據(jù)地震動(dòng)數(shù)據(jù)獲取特征地震動(dòng)向量以得到組合地震動(dòng);根據(jù)組合地震動(dòng)獲取母波速度時(shí)程,且識...
        • 本發(fā)明公開了一種耦合雙燃料主機(jī)與船舶運(yùn)動(dòng)模型的高精度能效預(yù)測方法,包括:獲取船舶船體數(shù)據(jù)、船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、氣象海況數(shù)據(jù)和船舶雙燃料主機(jī)數(shù)據(jù);基于船舶船體數(shù)據(jù)構(gòu)建船舶運(yùn)動(dòng)模型,使用船舶運(yùn)動(dòng)模型對船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和氣象海況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算各海況...
        • 本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的信號量化與事件觸發(fā)無人船軌跡跟蹤多約束控制方法,包括:采用線性解析模型對控制器中輸入量化過程進(jìn)行線性描述,控制器不需要任何量化參數(shù)的先驗(yàn)信息;針對航海實(shí)踐中船舶速度無法直接測量的問題,設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)...
        • 本發(fā)明公開了一種梯度擴(kuò)散薄膜DGT裝置校準(zhǔn)和環(huán)境適應(yīng)性驗(yàn)證方法及裝置,包括:實(shí)驗(yàn)水槽、閉環(huán)流路、DGT放置模塊、流速調(diào)節(jié)系統(tǒng);閉環(huán)流路由泵和管路構(gòu)成;DGT放置模塊包括:6個(gè)串聯(lián)三通管件,每個(gè)三通管件中間接口設(shè)螺紋旋鈕固定DGT裝置;D...
        • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)邊緣智能的陸??仗烊⒏兄c協(xié)同決策系統(tǒng),包括:感知層:用于對船舶行駛過程,海洋、天空、岸基及其三者構(gòu)成的空間進(jìn)行立體監(jiān)測;網(wǎng)絡(luò)層:構(gòu)建全局通信基礎(chǔ),并對監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理,判斷船舶是否存在異常狀況,并實(shí)現(xiàn)海洋、天空、...
        • 本發(fā)明提供了一種面向廣告推薦的多模態(tài)知識圖譜智能補(bǔ)全方法及系統(tǒng),方法包括如下步驟:S1、構(gòu)建初始的多模態(tài)知識圖譜;S2、對多模態(tài)知識圖譜中缺失的圖像模態(tài)信息進(jìn)行填補(bǔ);S3、提取文本和圖像特征嵌入;S4、將文本特征嵌入和圖像特征嵌入和隨機(jī)...
        • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的內(nèi)河通航水域環(huán)境分類方法,包括:將電子海圖轉(zhuǎn)換為圖像并進(jìn)行預(yù)處理,得到二值圖像;采用改進(jìn)的Zhang?Suen細(xì)化算法提取河道骨架,計(jì)算其端點(diǎn)與分支點(diǎn)數(shù)量;同時(shí),利用摩爾鄰域邊界追蹤算法提取邊界輪廓,并結(jié)合...
        • 本發(fā)明公開了一種具有振動(dòng)傳感功能的隔振器結(jié)構(gòu)及其組裝方法,通過能夠在卡槽通孔內(nèi)隨著機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)而自由移動(dòng)的板式PTFE薄片,構(gòu)成碟簧隔振鋼架夾層中動(dòng)力響應(yīng)感知結(jié)構(gòu)。本發(fā)明采用金屬碟簧片構(gòu)成隔振內(nèi)芯框架,中間設(shè)置帶卡槽通孔的橡膠層,卡槽...
        • 本發(fā)明涉及橋區(qū)安全管理領(lǐng)域,尤其涉及一種實(shí)時(shí)評估船舶撞擊橋墩概率的計(jì)算方法,包括:基于船舶位置坐標(biāo)和大橋兩側(cè)端點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算船舶與大橋的垂直距離,判斷船舶是否駛?cè)霕騾^(qū)預(yù)警區(qū);基于船舶位置坐標(biāo)、船舶最優(yōu)航向、第一橋墩坐標(biāo)和第二橋墩坐標(biāo),建立...
        • 本發(fā)明公開了一種室內(nèi)用智能甲醛檢測凈化裝置及其使用方法,裝置包括移動(dòng)式殼體、自適應(yīng)智能控制系統(tǒng)、前置處理單元、高效吸附單元及核心催化單元。前置處理單元用于過濾除濕,高效吸附單元用于吸附甲醛且能脫附實(shí)現(xiàn)復(fù)合吸附劑層再生,核心催化單元用于催...
        • 本發(fā)明提供一種基于多觸發(fā)器優(yōu)化的后門攻擊方法,應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括:S1、在聯(lián)邦學(xué)習(xí)環(huán)境中,惡意客戶端初始化多個(gè)本地觸發(fā)器,并通過參數(shù)掩碼機(jī)制定義觸發(fā)器激活區(qū)域,以確保擾動(dòng)不重疊,并利用觸發(fā)器生成投毒樣本;S2、當(dāng)惡意客戶端處于投毒...
        • 本發(fā)明提供一種調(diào)控氣體?非牛頓流體兩相流氣泡分裂及氣泡尺寸的障礙微通道,包括有機(jī)玻璃和芯片;所述芯片包括液體入口通道、氣體入口通道、壓力測量通道Ⅰ、壓力測量通道Ⅱ、氣液匯集通道和出口通道;所述液體入口通道和所述氣體入口通道匯集至所述氣液...
        • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)知識圖譜的海運(yùn)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警方法,包括根據(jù)全域本體模型對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識別,以獲取關(guān)于海運(yùn)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);根據(jù)海運(yùn)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲取動(dòng)態(tài)知識圖譜;基于動(dòng)態(tài)知識圖譜對海運(yùn)供應(yīng)鏈進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析,獲取...