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公开(公告)号：CN118261874B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410359722.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06T7/194 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割大模型和多元高阶回归拟合的鱼竿钓性分析方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、图像裁切；步骤二、鱼竿预识别；步骤三、图像识别；步骤四、鱼竿曲线拟合。该方法能够将图像中的鱼竿自动识别出来并生成鱼竿图像在原图中的坐标从而衡量鱼竿的钓性，支持在光线昏暗下分割图像，并且在处理大尺寸图像时仍有较高的效率和分割效果。
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公开(公告)号：CN113762133B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111021355.5
申请日：2021-09-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A63B71/06
Abstract: 本发明公开一种基于人体姿态识别的自重健身辅助教练系统、方法、终端，涉及健身训练信息处理技术领域。利用摄像头对健身者的动作进行捕捉和记录；在健身训练时，从运动帧序列中检测健身者的动作；通过提取健身动作的运动幅度，关节角度特征识别健身者的动作类别；对健身者动作类别的运动标准进行标注和数据处理。本发明辅助健身者训练，以此摆脱居家自重健身只依靠经验的状态，带给健身者方便专业的健身指导，规避不必要的锻炼损伤和提高健身效率。本发明服传统健身中通过基于肉眼观察的训练方法，实现基于人体运动特征的分析方法。该自重健身辅助教练系统的发明具有重要的科研价值和潜在的巨大商业价值。
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公开(公告)号：CN118351650A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410370033.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请公开了一种疲劳驾驶预警方法，包括：获取目标汽车的行驶状态信息以及目标汽车驾驶员的驾驶状态信息；根据行驶速度和踏板位置信息确定目标汽车的汽车行驶疲劳状态，以及根据面部状态信息和手部位置信息确定驾驶员的驾驶疲劳状态；根据汽车行驶疲劳状态和驾驶疲劳状态，在多个疲劳驾驶等级中确定目标汽车的目标疲劳驾驶等级，多个疲劳驾驶等级各自对应有不同的疲劳驾驶预警方案；基于目标疲劳驾驶等级对应的疲劳驾驶预警方案对目标汽车执行疲劳驾驶预警提示。基于上述方法，能够提高对驾驶员的疲劳驾驶状态的判断准确度和效率，并且能够根据驾驶员的实际疲劳程度提供个性化的预警，提高了预警的针对性和有效性。
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公开(公告)号：CN114759677B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210460665.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种配电物联网应用服务质量保障方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：设备注册与业务下发；步骤2：数据传输与服务质量保障；步骤3：数据上送；步骤4：服务质量解析。利用本发明的方法可以在配电终端设备无感知或极低开销情况下，提升配电应用服务质量水平，弥补配电领域服务质量功能缺失问题，同时提升上层配网应用性能，拓展配网应用领域边界；可以有效提升配电物联网数据传输可靠性和下行指令及时性，降低网络数据丢包率，避免NB‑IoT链路瘫痪问题。该方法解决了传统配电物联网服务质量功能缺失问题，进而实现拓展配电应用覆盖广度的目标，同时对服务质量等级进行划分，解决配电物联网服务质量需求差异化问题。
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公开(公告)号：CN118245846A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410477786.X
申请日：2024-04-19
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种面向不确定模态缺失的多模态意图识别方法及系统，属于数据处理技术领域。首先，通过LSTM编码器进行特征提取；其次，通过基于注意力的双向门控多模态特征融合方法进行多模态特征融合，并基于CMD的距离约束策略拉近各个模态到文本模态的距离；然后，将融合后的多模态特征输入Transformer编解码器进行学习，同时，根据不确定模态缺失情况，输入不同的注意力级提示，从而引导网络关注那些缺失的模态；最后，将多模态特征输入分类器进行意图识别；同时，在训练过程中以全模态场景下预训练的模型在分类器对模型进行指导，从而帮助模型在减少过拟合的同时进一步提升泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117234882B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311282020.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种在线应用云资源供应软件定义模型构建方法及终端机，属于云资源供应、整合与调度领域，根据公有云环境下的云资源，设计云资源的描述、发现与集成服务系统，对公有云环境进行统一管理，实现云资源供应软件定义模型的资源层的构建；采用行为模式模型图对公有云环境下的在线应用的负载以及行为模式进行分析，描述出在线应用的负载分布以及服务之间依赖关系；对在线应用的服务质量指标进行描述与建模，实现云资源供应软件定义模型的业务层构建；根据用户服务质量需求，构建满足预设条件的虚拟数据中心，并实现云资源供应软件定义模型控制层的构建。本发明实现降低成本的同时，提高云资源的使用效率和质量。
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公开(公告)号：CN117667618A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311281892.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源组合优化分配方法及终端机，属于云计算领域，根据云环境中的服务特点，对服务划分类型进行分类，并建立云资源组合优化分配模式；基于不同类型的服务划分模式，配置服务构件划分策略；配置基于负载分解的混合遗传退火算法来确定满足预设条件的云资源供应方案；根据所述云资源供应方案构建虚拟数据中心。本发明能够针对在线应用的三种不同部署方式，对公有云环境下大规模服务部署进行精确有效的建模，构建高效的启发式算法求解云资源供应方案，实现云资源的组合优化分配。
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公开(公告)号：CN117596143A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311833459.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L67/131
Abstract: 本发明公开了一种计算与网络集成的实时虚拟化通用架构及平台，所述实时虚拟化通用架构包括虚拟化平台、传输调度器、TSN API和TSN，虚拟化平台在发送时间敏感网络时，虚拟机VM 1~VM n中的应用程序先通过TSN API与传输调度器进行网络通信，注册要发送的时间敏感网络流的信息，再利用共享内存机制将实际时间敏感网络流发送给传输调度器，传输调度器接收到时间敏感网络流，将其存储到流队列中，再进行统一调度并发出；虚拟化平台接收到时间敏感网络流时，虚拟机VM 0中的传输调度器解析该网络流的目的地，再利用网络通信直接将该网络流发送给相应的虚拟机。通过该架构解决了虚拟化平台和时间敏感网络难以集成的问题。
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公开(公告)号：CN113949725B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111235844.0
申请日：2021-10-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/1095 , H04L67/02 , H04L9/40 , H04L67/10 , G16Y10/25 , G16Y40/30 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的制造资源接入平台与方法，所述制造资源接入平台包括工业现场层、边缘层、云端服务中心三个部分。本发明结合OPC UA、Agent、云边协同技术和区块链技术，解决了传统制造资源接入平台的流量大、时延高的问题，满足海量设备接入的需求。另一方面，将区块链融入基于云边协同的制造资源接入平台，一定程度上能解决制造设备、车间工人等资源整合和使用过程中的安全和信任问题，通过边缘计算和区块链的有效结合，企业获得了更多的可控制权和信任以及信息追溯等方面的能力。
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公开(公告)号：CN113657103B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110951137.5
申请日：2021-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于NER的非标准中文快递寄件信息识别方法及系统，从快递公司的下单数据统一获取快递寄件信息，然后对于数据预处理，得到标注数据集；读取数据，建立文本向量化模型进行单词特征表示，得到单词嵌入和位置嵌入；建立时序概率预测模型进行语义解码，得到对应的标签得分概率；建立最大化概率预测学习数据集中的标签转移概率，修正时序概率预测模型的输出，得到准确合理的标签预测序列；对非标准中文快递寄件信息实体识别结果进行可视化展示。本发明从正反两个方向挖掘文本中的上下文信息并考虑字符间的关联性从而输出更准确的预测序列，很好的改善了用户输入不规范时寄件信息要素识别精度较低的情况。
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