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公开(公告)号：CN115471424A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211220083.6
申请日：2022-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及点云去噪技术领域，更具体来说涉及一种基于自学习的有向点云去噪方法，在可微分泊松求解器的基础上，先将有向点云映射到网格域，在网格域上利用更加充分的几何信息进行自训练和优化，再将损失函数基于可微分的性质回传到点云域，对点云域的点进行移动和优化，实现去噪。将点云域的去噪问题映射到网格域的自身调整问题实现去噪，自学习训练过程中利用重采样的步骤来优化有向点云的局部法向一致性，同时重新定义多分辨率的损失函数，使得去噪能够在局部和整体信息间取得平衡。
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公开(公告)号：CN110404265B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910676451.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈残局在线解算的多人非完备信息机器博弈方法、装置、系统及存储介质，该多人非完备信息机器博弈方法包括：步骤1：首先根据卡牌抽象算法进行实时的卡牌抽象；步骤2：如果S不是智能体采取动作的博弈局面，则需要更新各个玩家的策略σ；步骤3：等待当前博弈局面需要采取动作的玩家采取某一动作后，游戏往下进行，如果S是轮到智能体采取动作的博弈局面则同样先更新玩家手牌分布，建立子博弈树后计算当前博弈局面的策略σ，然后智能体根据σ采取一个动作a后游戏继续向下进行。本发明的有益效果是：本发明相比之前的算法灵活性适用性更强，适用于现实世界的博弈场景，可以根据针对不同的现实博弈局面计算相应的策略。
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公开(公告)号：CN112241468A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010718382.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/732 , G06F16/783 , G06K9/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于多头目自注意力机制的跨模态视频检索方法、系统及存储介质，该跨模态视频检索方法包括视频编码步骤、文本编码步骤和联合嵌入步骤，本发明通过有监督训练的形式，充分利用训练多模态数据中的语义信息进行训练，同时引入多头目自注意力机制，捕捉视频和文本内部的细微交互，有选择性地关注多模态数据的关键信息来增强模型的表征能力，更好地挖掘数据语义，保证数据在原始空间和在共享子空间中距离的一致性。本发明的有益效果是：通过实验证明，本发明既可以有效保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN112182351A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011042260.7
申请日：2020-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种基于多特征融合的新闻推荐方法，该方法包括：在达到向目标用户进行新闻推荐的触发条件时，获得待推荐新闻集合中每条待推荐新闻的多特征向量；确定目标用户的用户画像；基于用户画像与待推荐新闻集合中每条待推荐新闻的主题特征向量，确定第一推荐结果；基于目标用户的当前浏览新闻与待推荐新闻集合中每条待推荐新闻的关键词向量、标题与摘要特征向量，确定第二推荐结果；根据第一推荐结果和第二推荐结果，确定最终推荐结果，并推荐给目标用户。应用本申请所提供的技术方案，推荐给用户的新闻更符合用户的兴趣，更有针对性，提升了用户的浏览体验。本申请还公开了一种基于多特征融合的新闻推荐装置，具有相应技术效果。
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公开(公告)号：CN109815303B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201811654923.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/29
Abstract: 本申请涉及一种基于位置的移动数据存储系统及其优化方法，在预设的负载和存储预算的情况下，根据查询范围及存储系统中的原始数据，生成用于查询的多个候选副本，并使用查询成本评估模块对上述多个副本构成的副本集合进行评估，并从中选择出一个成本最低或接近最低的副本集合。该系统用于实现对基于位置的移动大数据分布式存储系统的宽查询范围性能的优化，并在此基础上提出了贪婪算法及线性规划舍入算法进一步对存储系统的性能进行进一步的发掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309331A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910599265.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本发明专利涉及一种基于自监督的跨模态联合哈希检索方法，该方法包括以下步骤：步骤1：针对图像模态数据进行处理：采用深度卷积神经网络对图像模态的数据进行特征提取，对图片数据进行哈希学习，将深度卷积神经网络的最后一层全连接层的节点个数设置为哈希码的长度；步骤2：针对文本模态数据进行处理：使用词袋模型对文本数据进行建模，建立一个两层的全连接神经网络对文本模态的数据进行特征提取，神经网络的输入是使用词袋模型表示的词向量，第一个全连接层节点的数据与第二个全连接层节点的数据与哈希码的长度相同；步骤3：针对类别标签处理的神经网络：采用自监督的训练方式从标签数据中提取语义特征；步骤4：最小化图像与文本网络所提取的特征与标签网络的语义特征间的距离，使得图像与文本网络的哈希模型能够更充分学习不同模态间的语义特征。
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公开(公告)号：CN110188194A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910354263.5
申请日：2019-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习模型的假新闻检测方法及系统。在一个实施例中：采用多任务学习模型，对待检测新闻的真实性检测和主题分类这两个任务进行联合训练，并同时返回所述待检测新闻的真实性以及所述待检测新闻的所属主题。本发明实施例的教导，能够同时检测出新闻的真实性以及新闻的所属主题，且提高了假新闻检测和主题分类的准确性。
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公开(公告)号：CN109284411A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810402753.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，特别涉及一种基于有监督超图离散化图像二值编码方法。该方法包括以下步骤：S1.假设一个由n幅图像组成训练集，将训练集所有样本通过学习哈希函数映射到汉明空间的二值化哈希码；S2.定义一个线性多分类模型，采用优化函数对离散化变量进行优化，得出第一目标函数；S3.采用超图对数据哈希码之间的距离度量一致性进行约束，得出第二目标函数；S4.整合第一目标函数和第二目标函数，得到完整的目标函数，采用“位循环坐标下降方法”学习哈希码矩阵，并通过迭代运算优化目标函数。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN108510559A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810288688.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督多视角离散化的多媒体二值编码方法。该方法包括：S1. 假设一个由n幅图像组成训练集，通过学习得到包含一系列子函数的哈希函数，将样本的两种不同模态的特征映射到经过优化的特征空间中，得到的一系列与哈希子函数对应的哈希值，然后通过二值量化将哈希值转化为二值化哈希码：S2. 基于有监督训练的哈希函数：定义一个线性多分类模型并对模型函数进行优化，采用最小平方损失作为目标函数；S3. 基于最小量化损失的哈希函数：假设一种模态的特征，通过哈希函数优化至量化损失最小；S4. 基于多视角锚图的哈希函数：构造锚图，并采用锚图正则化哈希函数；S5. 优化算法。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN107784663A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711124878.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的相关滤波跟踪方法及装置，其方法包括：基于深度图的图像分割技术，自适应性量化深度信息，得到深度图像分割结果；利用深度图像分割结果，根据不同场景构建相应的三维空间模型的分层结构；利用分层结构，并结合核相关滤波跟踪算法处理目标尺度变化及检测遮挡。本发明一方面过滤前景和背景信息减少跟踪的干扰因素，结合成熟的图像特征提取技术；另一方面这样的分层结构简化了深度信息的使用方法，使得处理目标尺度变化以及检测遮挡更为容易。结合核相关滤波跟踪算法实现了使用二维表观模型在空间结构下的跟踪方法，能够有效应对遮挡和处理目标尺度变化，提高视觉跟踪效果。
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