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公开(公告)号：CN106407515B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610793179.X
申请日：2016-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电气工程教学领域，具体涉及一种通过PSCAD/EMTDC对给定系统及相近系统进行大批量、多次数精确仿真计算以及数据获取、输出、处理技术，提高仿真效率、节省教学成本的基于PC机平台的电气类虚拟实验的方法。本发明包括：初始化仿真数据；自动获取数据；自动录入信息；自动仿真；自动制图；自动输出数据；自动发送；客户端处理。本发明提出的一种基于PC机平台的电气类虚拟实验的方法，可以实现多种模型的仿真计算，利用PSCAD/EMTDC丰富的元件库和自定义功能实现多种模型的搭建和精确计算，对于相近模型本发明无需投入重复劳动力去更改原有模型只需要指明需要修改的元件、节点编号和命名并且根据需求修改拓扑结构，通过本发明自动完成修改。
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公开(公告)号：CN109711387A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910026678.X
申请日：2019-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于多类能量图的步态图像预处理方法，对数据集中多个已知的步态视频序列，利用遍历图像的像素点的方法，进行人体矩形区域的切割提取；采用双线性插值法，对提取出的行人图像进行大小归一化和质心归一化；采用高宽比的方法进行步态周期检测，采集并处理行走一个周期的步态信息，将图片分别生成步态能量图GEI、活动能量图AEI和步态熵图像GEnI；将生成的三种能量图按照RGB三通道原理，同时输入到网络模型中。本发明采用三种能量图来进行步态特征提取，得到了更多的步态特征，并按照三通道处理的方法，提出将三种能量图按三通道输入到网络中，并利用卷积神经网络实现模型，本发明可广泛用于模式识别尤其是步态识别领域以提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104217211B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410386741.8
申请日：2014-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于最优判别耦合投影的多视角步态识别方法。对训练集里多个已知视角的步态视频序列进行提取，得到最优判别耦合投影矩阵对；对注册集中标准视角的步态视频序列进行提取、存储；对测试集中的多个步态视频序列进行提取和估计；将注册集中标准视角步态特征和测试集中步态特征通过视角估计选取的最优判别耦合投影矩阵对，投影到具有最优判别能力或最优类可分性的共同耦合步态特征空间中，并在其中进行相似性度量，得到步态识别结果。本发明将测试视角步态特征和注册标准视角步态特征投影到共同的最具判别能力的耦合空间中，使得测试步态视角与注册集中标准步态视角存在显著差异时，多视角步态识别系统仍能获得高识别率。
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公开(公告)号：CN103246255B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310121147.1
申请日：2013-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及的是一种基于物联网的应用无线通信技术、用于防护居家老人和家庭居所安全社区居家智能守望系统。社区居家智能守望系统，包括无线终端、集中控制盒和社区守望平台，无线终端发送无线接入请求信号给集中控制盒；集中控制盒处理和响应无线接入请求信号，并与社区守望平台、匪警、火警或急救中心及家人进行通讯；社区守望平台实时显示和管理该社区居所内的老人生活状态和居所安全信息。本发明对检测数据进行综合管理，形成了结构简化的社区居家智能守望系统，能够使社区工作人员方便而有效地进行社区工作，同时也能为社区内各户居家老人提供更有保障的监护服务。
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公开(公告)号：CN102915435B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201210407233.4
申请日：2012-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法，其步骤是：第一步，读取多姿态人脸图像及人脸区域检测；第二步，构建人脸能量图；第三步，人脸能量图增强预处理；第四步，人脸能量图的二次特征提取；第五步，分类识别。本发明提供一种能够有效提取俯仰变化和左右摇摆变化情况下人脸的关键信息，使识别效果得到较大改善，提高了人脸识别系统的性能的一种基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103810404A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410013068.3
申请日：2014-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/20
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测领域，具体涉及一种在已有高通量DNA测序数据匹配基础上，基于贝叶斯技术进一步增加测序数据的匹配数量的基于贝叶斯的高通量DNA测序数据匹配增强方法。本发明包括进行高通量DNA测序数据的初步匹配；求取高通量DNA测序数据错配先验概率；计算高通量DNA测序数据错配后验概率；评估高通量DNA测序数据不成功匹配集中数据发生成功匹配的评估值；提取高通量DNA测序数据不成功匹配集中成功匹配数据。本发明利用贝叶斯技术，在原有高通量DNA测序数据匹配映射基础上，通过评估不成功匹配测序数据集中数据发生成功匹配的可能，进一步增加成功匹配映射的数据数量，以提高测序数据的利用效率。
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公开(公告)号：CN102222220B
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201110167448.9
申请日：2011-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，其特征是：建立静脉纹理局部二阶微分结构模型-VLSDM模型，采用基于多尺度分析的噪声滤去方法对多尺度VLSDM模型滤波响应进行处理，从而得到最后的手背静脉模式纹理。本发明不但能够区分静脉纹理与背景区域，而且提取的静脉纹理保持了其局部曲面原有的形态，同时能够得到静脉纹理的方向和尺度信息。
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公开(公告)号：CN102622587A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210059350.6
申请日：2012-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法。利用基于手背目标外部轮廓分析的方法从原始样本中提取出静脉样本的ROI区域；基于多尺度VLSDM模型对ROI区域的静脉图像进行多尺度分析，得到静脉纹理的形态响应、方向响应及尺度响应；利用改进分水岭算法从第二步所得形态响应中提取出静脉纹理骨架特征；利用链码及方向空间采样编码描述静脉纹理骨架的结构特征及方向特征，并利用改进的模板匹配方法对特征进行匹配。本发明解决样本旋转和平移对识别影响、加快算法匹配速度等问题，且该方法的效率符合模式识别系统的要求。
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公开(公告)号：CN101794376B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010100960.7
申请日：2010-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种三维手形和掌纹的多模态生物图像采集装置。它包括外壳，外壳的上表面为一层透明材料，透明材料的上面固定有3个小中空立柱，中间的中空立柱内安装一个数字温度传感器，左右两个中空立柱为导电材料并安装有电极，在外壳上表面的两侧各安装一个反射镜片，反射镜片向内倾斜45°角，外壳内设置有光源、摄像头和图像采集与处理电路。本发明可以同时获取正面手形、侧面手形和掌纹的图像，不仅采集速度快，而且与相关识别算法构成的多模态生物特征识别系统，其识别性能好于仅基于手形、或掌纹的单模态生物特征识别系统。
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公开(公告)号：CN102073861A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110001398.7
申请日：2011-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明提供的是一种非接触式在线手掌掌纹和三维手形的图像采集装置。包括一个黑色底板，在黑色底板两侧各有一个向外倾斜45°角的反射镜片，黑色底板中间有两个黑色支架，黑色底板上部有一个可塑形的金属管，金属管内装有可连接到计算机的USB线，并且金属管连接一个方盒，方盒内安装摄像头、USB接口和图像采集与处理电路。具有采集时间短、非接触式、成本低的特点。是一种可以采集手掌掌纹、正面与侧面手形于一副图像中的非接触式在线手掌掌纹和三维手形的图像采集装置。
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