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公开(公告)号：CN116432849A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310420571.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F16/29 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于初级生产力数据同化的叶面积指数预测方法，属于叶面积指数预测技术领域。为解决农作物的叶面积指数进行准确的预测的问题。本发明采集空气湿度数据、温度数据、植被吸收光合有效辐射数据，采集初级生产力数据，对植被进行拍照，构建初级生产力预测数据集、初级生产力实测数据集，利用集合卡尔曼滤波进行数据同化，得到初级ENKF同化的初级生产力数据集，利用LSTM神经网络进行训练，得到最终ENKF同化的初级生产力数据集；将光量子通量密度、最终ENKF同化的初级生产力数据集、植物照片利用LSTM神经网络进行训练，训练后的LSTM神经网络模型用于对叶面积指数预测。本发明对于不同种类的作物具有兼容性和可泛化性。
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公开(公告)号：CN112183315B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011030408.5
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种动作识别模型训练方法和动作识别方法及装置。训练方法包括：获取预设动作节点集合中的所有节点的节点数据；根据所述节点数据，计算所述节点集合中所有节点的连接边集合和每条连接边的边数据；根据所述节点数据和所述连接边的边数据，构建动作数据的图结构；以所述动作数据的图结构作为模型输入，表情识别分类结果作为模型输出，对预设的图卷积神经网络表情识别模型进行有监督训练；其中，以所述动作数据的图结构中的所述连接边的边数据作为模型输入。基于图结构来记录和计算动作数据，进一步提升了参与深度学习的有效数据量，可以获得更好的识别精度，且减少对样本数据精确度的依赖。
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公开(公告)号：CN116010054A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211695287.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明针对异构边云AI推理系统中高吞吐和低延迟的需求，提出一种基于强化学习的异构边云AI系统任务调度框架，能够高效地处理多种深度学习任务。所述调度框架由边缘调度器、异构的边缘集群和云服务器组成。该框架使用在运行时测得的后验结果作为学习样本，在每次调度中根据每个任务的性能降级自动学习设备间的差异，实现异构资源感知，进而推断出当前状态下的最优调度决策。此外，本发明还引入了云端任务卸载机制，解决了边缘端小模型推理精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN114979306A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210387700.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了数据处理技术领域的一种新型物联网设备多路融合传输方法，通过融合gRPC、HTTP、MQTT三种不同的物联网网络传输方式，开发一个融合不同传输方式的agentSDK和对应的服务端，设备端agentSDK实现三种不同的传输协议客户端，服务端集成该三种协议，因此设备可以根据不同文件类型和网络环境选择相应的协议传输，并且针对不同类型的物联网传输数据，选用更适配的网络传输方式，保证传输的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114851215A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210390071.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公布了一种服务器上架及下架用移动式机器人系统，包括AGV运动平台，AGV运动平台的左侧壁连接有可拆卸电池，AGV运动平台的顶部左侧连接有服务器货柜，服务器货柜内设有可调服务器托架，AGV运动平台的顶部右侧连接有上下移动装置，上下移动装置上安装有上下移动滑块，上下移动滑块的内壁底部连接有回转机构，回转机构的上端安装有前后移动导轨，前后移动导轨的上方设有服务器移动托盘9，上下移动滑块的顶部连接有双目视觉模块，服务器货柜的外壁连接有运动控制器；本发明结构设计合理，便于高精度的实现服务器的插入操作，能够快速高效的完成定位工作，能够实现服务器各个高度，各个角度的全自由插拔。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580550A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011556291.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用人机物时空交互关系的用户意图预测方法及装置，所述方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行检测，确定所述图像数据中包含的对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息；根据所述对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息确定人和对象间的交互关系信息以及人和对象间的空间关系信息；根据所述人和对象间的交互关系信息、所述人和对象间的空间关系信息分别对用户的动作和场景进行预测，以实现对用户意图的预测。本发明在实施时不需要对场景进行限定，可以应用于多个场景或者变化的场景下对下一步场景及人可能的动作进行预测，有效解决了现有技术中无法对多个场景下或者变化场景下的用户意图进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN112183314A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011030333.0
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种情信息采集装置和表情识别方法及系统。表情信息采集装置包括：用于贴合于面部的柔性面膜基底和多个设置于所述面膜基底上的压电薄膜传感器，用于检测人脸的表情动作。表情识别方法包括获取表情信息采集装置采集的预设面部节点集合中所有节点的节点数据，节点数据包括节点的空间位置和节点表情数据的时间序列；根据节点数据，使用经过预训练的图卷积神经网络表情识别模型进行面部表情识别。节点数据利用了传感器直接采集人脸的肌肉和皮肤动作信息，未经图像形式的降维带来的信息损失和失真，更精确信息量更大。传感器的图拓扑分布与图神经网络数据处理方式在数据结构上的内在契合，使得GCN能够得到更好的表情识别结果。
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公开(公告)号：CN111984119A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010832352.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供了一种手势识别模型建立方法、手势识别方法、装置及数据手套，手势识别模型建立方法包括：获取数据手套完成标定动作时所述数据手套的各个传感器采集到数据的采集时间；基于预设规则，根据各个所述传感器的所述采集时间确定各个所述传感器之间的语义关系；根据各个所述传感器之间的所述语义关系建立基于图注意力网络的手势识别模型。本发明的技术方案根据各个传感器之间的语义关系建立用于手势识别的手势识别模型，能够提高手势识别精度，且识别速度快。
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公开(公告)号：CN111738298A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010461049.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深宽可变多核学习的数据分类方法。步骤1：数据集的准备；步骤2：数据集分类的算法结构；步骤3：将步骤2的DWS-MKL算法使用SVM作为分类器进行数据第一次分类；步骤4：将步骤3中将数据进行第一次分类后，进行核参数学习；步骤6：利用上述步骤进行数据训练；步骤7：使用步骤6训练获得的分类模型处理测试集数据并获得算法的分类准确率。本发明充分发挥核方法的非线性映射能力，根据数据灵活改变结构并使用leave-one-out误差界优化参数，提高了方法的分类准确率。
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公开(公告)号：CN111738093A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010467350.4
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于梯度特征的冰壶球自动测速方法。本发明属于冰壶球自动测速技术领域，本发明获取冰壶比赛视频，判定冰壶是否运动；根据前掷线的形状生成模板图像，提取模板图像的梯度信息，根据梯度信息确定模板图像中心在某一帧图像上的坐标；根据模板图像中心在某一帧图像上的坐标，确定冰壶球通过前掷线时的速度。本发明在通过自动检测冰壶球在前掷线处的速度，为冰壶机器人进行精确落点提供技术支持。在综合考虑了实际的计算精度与运算速度后，提出一种基于梯度特征的冰壶球自动测速方法，解决了因摄像头视角不同、场地背景复杂以及冰面反光而导致的绝大多数特征匹配算法失效的问题，为冰壶机器人将冰壶球精确投掷到大本营中心提供支持。
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