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公开(公告)号：CN115758966A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211429677.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳国微芯科技有限公司
IPC: G06F30/3312 , G06F30/3315 , G06F30/392 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种时序例外约束及时序约束的传播方法、处理方法、介质。其中时序例外约束的传播方法，包括：抓取待替换的时序例外约束的引脚或端口信息；分析待替换的时序例外约束的引脚或端口相对实例所处的位置；若待替换的时序例外约束存在某个选项内的多个引脚或端口之间相对实例所处的位置不一致，或者若待替换的时序例外约束的某个引脚或端口的扇入可追踪到实例的输入引脚，同时该引脚或端口的扇出可追踪到实例的输出引脚，则选择DFS替换步骤对所述待替换的时序例外约束进行替换，否则选择BFS替换步骤进行向下传播。本发明分析时序例外约束的具体情况，并选择对应的传播替换方法，提高替换效率。
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公开(公告)号：CN113146622B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110303032.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京新风航天装备有限公司
Abstract: 本发明是一种骨架蒙皮结构激光焊接的视觉识别方法。本发明将骨架与蒙皮固定在卡具上，调整机器人的基坐标，对蒙皮进行图像采集；对采集到的图片划定特征点的ROI区域，进行特征点识别，确定特征点；根据确定的特征点，生成焊接路径，并保存焊接路径；根据生成的焊接路径，控制焊接机器人通过激光焊枪，对蒙皮的A面和B面进行翻面焊接。本发明单侧焊缝路径识别数据用时不超过3min，避免大量人工示教等工作，全程自动化，节约大量时间成本。本发明计算生成的焊接路径可自动保存，可记录蒙皮下面骨架的焊接路径。
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公开(公告)号：CN109087273B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810803674.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于增强的神经网络的图像复原方法，所述方法包括以下步骤：S1、将待复原图像变换成不同缩放因子下的多个低分辨率图像；S2、将多个低分辨率图像分别输入至预先训练好的第一深度卷积神经网络，从而得到对应的不同缩放因子下的多个高分辨率图像；S3、将S2中的多个高分辨率图像分别变换为与待复原图像大小一样的图像，并将这些图像进行融合以得到复原后的图像。本发明还公开了相应的存储介质与图像复原系统。本发明可以防止网络在训练过程中退化并加快收敛速度。
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公开(公告)号：CN109902732B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910131839.1
申请日：2019-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种车辆自动分类方法及相关装置，根据车辆图像样例和/或车辆模型进行图像外观扩展以获取车辆样本集，增强了训练样本的多样性和完整性，以进一步提高后续车辆目标检测和分类的准确度，克服现有技术中存在车辆检测方法的准确度低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN108280811B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810063893.2
申请日：2018-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的图像去噪方法，包括：获取场景的高感光度图像和低感光度图像；生成第一神经网络模型，并利用第一神经网络模型对低感光度图像进行去噪处理，得到去噪后的低感光度图像；将高感光度图像和去噪后的低感光度图像构成训练图像数据库，并利用训练图像数据库训练神经网络模型，生成用于图像去噪的第二神经网络模型；将待处理图像作为第二神经网络模型的输入，经处理后得到对应的干净图像。此外，还公开了一种基于神经网络的图像去噪系统。上述基于神经网络的图像去噪方法和系统能处理具有真实噪声信息的图像，具有现实的应用意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107784284B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201711003182.8
申请日：2017-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出的人脸识别方法及系统，具有以下特点：1、计算速度快且计算结果逼近最优解，鲁棒性高；2、将训练样本向测试样本对齐，提高人脸识别率；3、将生成的对齐人脸图像与原始人脸图像同时作为训练样本，由所有样本组成的训练样本集合得到有效扩充；4、同时提取人脸边缘特征作为新训练样本进行分类计算，有效减少复杂背景或光照不均等因素带来的影响；5、有效地结合两种训练样本下所得残差，提高最终人脸识别率。
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公开(公告)号：CN111062956A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911087291.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了病理图像肿块目标分割方法及装置。涉及图像处理领域，其中，方法通过对病理图像的肿块边缘通过流形变形进行样本扩充，生成基于边缘流形变形轮廓的扩充数据，将扩充数据输入到目标检测网络进行肿块目标检测输出肿块位置。通过对病理图像进行边缘流形变形，使得样本量得到极大扩充、模型泛化能力得到有效提升，提高肿块目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN111062909A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911087301.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种乳腺肿块良恶性判断方法及设备。涉及图像处理领域，其中，方法通过获取乳腺X线摄影图像，并对其进行预处理，得到待检测乳腺X线摄影图像，将待检测乳腺X线摄影图像输入到目标检测定位网络中进行目标检测定位，得到乳腺肿块位置，将检测出的乳腺肿块的乳腺X线摄影图像输入目标分类网络中，进行形状预测和边缘预测，同时得到对应乳癌肿块的分类结果。基于乳腺肿块的表征特点对应的语义描述特征，通过目标分类网络实现对乳腺X线摄影中的乳腺肿块进行良恶性的判断，依据目标分类网络对各属性的概率得分进行加权融合获得最终的乳腺肿块良恶性判别结果，提高了判别准确性和检测效率。
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公开(公告)号：CN110135520A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910446754.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于图补全和自适应视角权重分配的不完备多视角聚类方法、装置、系统及存储介质，该不完备多视角聚类方法包括：步骤1，多视角仿射图的构建及补全步骤：归一化各视角中的样本实例，构建并补全各视角的仿射图；步骤2，学习各视角间一致的低维表征步骤：迭代求取各视角间一致的低维表征；步骤3，聚类步骤：归一化全局低维表征并使用传统的单视角聚类方法（如k-means）得到聚类类别。本发明的有益效果是：本发明通过相似图补全技术和视角权重鉴别因子的引入，有效地捕捉了数据的本质结构，提高了聚类性能。
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公开(公告)号：CN110084118A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910229112.7
申请日：2019-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种行人检测训练数据库的建立方法、行人检测方法及装置，方法包括：在初始行人检测训练数据库中扩增指定数量的包含指定卧姿的行人样例图像数据，获得第一扩增数据库；将第一扩增数据库中的非卧姿行人样例图像数据进行基于颜色替换的行人样例图像扩增，获得第二扩增数据库；将第二扩增数据库中的非卧姿行人样例图像数据进行基于人体比例的行人样例图像扩增，获得行人检测训练数据库。通过增加指定卧姿行人样例图像数据和对非卧姿行人样例数据分别进行基于颜色替换和人体比例的扩增，提高数据库中行人样本的外观多样性；提出的对行人数据集进行卧姿行人样例图像的扩增，对驾驶环境下的行人检测具有克服技术偏见的重要意义。
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