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公开(公告)号：CN111582059A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010313704.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于视觉图像处理领域，尤其涉及人脸表情识别技术领域，具体涉及一种基于变分自编码器的人脸表情识别方法。本发明首先利用卷积神经网络预测输入人脸图像的面部姿势，并且通过改进损失函数和调整人脸边界框的边距大小提高面部姿势估计的准确度，然后将经过处理的人脸图像输入到变分自编码器中，通过给定人脸图像中姿势和表情属性的概率分布，生成不同姿势和表情的人脸图像来扩充表情识别模型的训练集，从而解决模型在训练的过程中，由于头部姿势偏转造成的识别精度不高和缺乏足够的训练数据造成的过拟合问题。最后利用生成图像和原始图像一起作为训练数据对分类器模型进行训练，实现非正面人脸表情识别。
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公开(公告)号：CN103347288A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310227451.4
申请日：2013-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络中分簇路由协议中的网络拓扑结构和簇头选择的优化领域，具体涉及一种不等宽度网络层次结构的建立、簇头位置的选择的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。本发明包括计算每个层级的簇半径；向传感器节点发送集合信息；计算自身与理想簇头之间的距离；比较自身参与竞争的理想簇头；比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离；向周围发布竞选胜利消息。本发明避免了靠近基站的簇头因承担过多的转发任务而消耗能量过快，进而导致其过早死亡，降低了成簇开销，并保证了簇的均匀分布，有利于延长网络生存时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101967575B
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201010282546.2
申请日：2010-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种A15Ti1B中间合金的制备方法。将重量百分比为：25～30％的KBF4、30～60％的K2TiF6、10～30％的纯铝粉和0～10％的纯钛粉混合均匀；用液压机将混合均匀的粉末冷压成致密度为50％～60％的预制块，并在鼓风干燥箱中100℃干燥2小时；将铝熔化并升温至800℃～850℃；利用钟罩将干燥后的预制块压入铝熔体中，预制块所占的重量比为30～45％；静置20～40分钟，然后搅拌5～10分钟，再扒渣，浇注成型。本发明可以实现在反应初期明显控制反应速率，反应中期加快反应进程，反应后期减少氟盐副产物。制备出的中间合金中，Al3Ti相尺寸在20μm左右，尺寸均一性很好，形貌均为块状，TiB2粒子细小，分散均匀。
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公开(公告)号：CN101967575A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010282546.2
申请日：2010-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种A15Ti1B中间合金的制备方法。将重量百分比为：25～30％的KBF4、30～60％的K2TiF6、10～30％的纯铝粉和0～10％的纯钛粉混合均匀；用液压机将混合均匀的粉末冷压成致密度为50％～60％的预制块，并在鼓风干燥箱中100℃干燥2小时；将铝熔化并升温至800℃～850℃；利用钟罩将干燥后的预制块压入铝熔体中，预制块所占的重量比为30～45％；静置20～40分钟，然后搅拌5～10分钟，再扒渣，浇注成型。本发明可以实现在反应初期明显控制反应速率，反应中期加快反应进程，反应后期减少氟盐副产物。制备出的中间合金中，Al3Ti相尺寸在20μm左右，尺寸均一性很好，形貌均为块状，TiB2粒子细小，分散均匀。
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公开(公告)号：CN112985909B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110204211.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 国家深海基地管理中心
IPC: G01N1/14
Abstract: 本发明提出一种深海运载器搭载的多序列流体保压取样装置，包括安装架，以及设于所述安装架上的多个取样筒，设于多个所述取样筒中间的驱动件，与所述驱动件连接的旋转件，多个所述取样筒沿所述安装架的周向间隔设置，所述取样筒上设有第一阀门，以及与所述第一阀门连接的拨片，所述旋转件与所述拨片对应设置，以通过旋转所述旋转件控制所述第一阀门打开或关闭。本发明所述的深海运载器搭载的多序列流体保压取样装置，设置多个取样筒，并在多个取样筒中间设置驱动件和旋转件的旋转来控制取样筒上的第一阀门依次的打开和关闭，从而实现了一次下潜可以进行多次取样。
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公开(公告)号：CN111582059B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010313704.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于视觉图像处理领域，尤其涉及人脸表情识别技术领域，具体涉及一种基于变分自编码器的人脸表情识别方法。本发明首先利用卷积神经网络预测输入人脸图像的面部姿势，并且通过改进损失函数和调整人脸边界框的边距大小提高面部姿势估计的准确度，然后将经过处理的人脸图像输入到变分自编码器中，通过给定人脸图像中姿势和表情属性的概率分布，生成不同姿势和表情的人脸图像来扩充表情识别模型的训练集，从而解决模型在训练的过程中，由于头部姿势偏转造成的识别精度不高和缺乏足够的训练数据造成的过拟合问题。最后利用生成图像和原始图像一起作为训练数据对分类器模型进行训练，实现非正面人脸表情识别。
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公开(公告)号：CN103347288B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310227451.4
申请日：2013-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络中分簇路由协议中的网络拓扑结构和簇头选择的优化领域，具体涉及一种不等宽度网络层次结构的建立、簇头位置的选择的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。本发明包括计算每个层级的簇半径；向传感器节点发送集合信息；计算自身与理想簇头之间的距离；比较自身参与竞争的理想簇头；比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离；向周围发布竞选胜利消息。本发明避免了靠近基站的簇头因承担过多的转发任务而消耗能量过快，进而导致其过早死亡，降低了成簇开销，并保证了簇的均匀分布，有利于延长网络生存时间。
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