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公开(公告)号：CN106066992A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610321262.7
申请日：2016-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应局部约束的判别字典学习算法以解决字典学习算法在人脸识别中存在的问题。本发明首先利用原子构造自适应的拉普拉斯图，使其能够保持字典的局部结构特征。然后，利用编码系数矩阵的行向量与字典的拉普拉斯图设计局部约束判别式项，使得字典具有更强的判别性能，进而设计基于自适应局部约束的判别字典学习的人脸识别系统模型，提高人脸识别的分类性能。本发明算法的顺利开展将丰富和发展基于约束的字典学习理论体系，为增强字典鉴别性能、提升人脸识别的能力起着重要的指导作用。
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公开(公告)号：CN105205788A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510433962.0
申请日：2015-07-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于à trous小波阈值去噪方法，应用于高通量基因测序图像去噪。本发明主要是对基于硬阈值的各向同性非抽取离散小波算法的改进，具体操作是使用特定的小波对高通量基因测序的图像进行小波分解，针对每一层小波系数，提出使用l1范数计算全局阈值。通过全局阈值和每一层小波系数构建估计小波系数表达式，最后使用小波重构算法得到去噪后的图像。本发明的方法相对于现有技术中具有去噪性能更好的优点，并且通过几组实验数据对比，证明本发明的合理性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105046665A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510435812.3
申请日：2015-07-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于离散小波变换图像去噪方法，应用于高通量基因测序图像去噪。本发明主要是对基于离散小波变换的BiShrink改进，具体操作是使用离散小波变换对BiShrink阈值算法进行改进。传统的BiShrink算法在计算估计小波系数时考虑当前系数、父子系数的相关性。而本发明是在含有高斯噪声的测序图像中，在每个小波系数的邻域内选择部分小波系数来计算局部阈值，并使用拉普拉斯模型表示当前小波系数与父代小波系数之间的关系，进而得到估计小波系数表达式，用于鲁棒的解决待测序图像的去噪问题。通过对比现有的基于局部阈值小波阈值收缩法花费时间和去噪效果，本发明提出的方法去噪性能更优越，花费时间更短，效率更高。
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公开(公告)号：CN104166860A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410359737.2
申请日：2014-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种基于约束的面向单个测试样本的人脸识别方法，步骤1，对训练样本集合和测试样本进行预处理；步骤2，算法的第一阶段，设计测试样本与训练样本之间的函数关系，利用训练样本线性表示测试样本的方法建立它们间的函数关系，步骤3，设计字典的类标嵌入项，步骤4，算法的第二阶段,利用训练样本集合来学习字典，并且该字典同时也是测试样本的最优表示，步骤5、分类方法：采用线性分类方法对测试样本进行分类。试验结果表明提出的算法具有计算复杂度低，重构性能、鉴别性和紧凑性强的等特点，能进一步提高人脸识别效率。
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公开(公告)号：CN103778442A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410067355.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62 , G06T7/00 , G05B19/418
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/4642 , G06K2009/4666
Abstract: 本发明公开了一种基于视频人数统计分析的中央空调控制方法及其控制系统，包括：间断地获取监控区域内视频流数据并将视频流数据传输至服务器；服务器对同一时间段内视频流数据中的每一帧图像进行分析以统计人数；将监控区域划分为多个子区域；对每个子区域内的人数进行估算，并取视频流数据中同一时间段内的连续N幅帧图像的人数平均值，以得到各子区域在同一时间段内的人数分布情况；根据人数分布情况产生控制信号以控制位于上述子区域内的中央空调。与现有技术相比，本发明的控制方法实现了根据人数分布情况对中央空调开关、出风量及出风方向的智能控制的目的，使得中央空调发挥了最大效率，并有效地减少了能源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103679149A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310676785.X
申请日：2013-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种采用凸包(凸多边形)来描述人群并使用二次聚类方法对人群进行进一步的简化的人群聚集检测的方法与装置，通过使用角点描述人群，避免了人群个体分割的不准确性；通过使用凸包表示相隔很近并且具有相似运动形态的人群，使得事件检测上升为群体性判断而非个体行为判断；通过对人群凸包进行二次聚类，减少了同向人群运动向量交点个数，使得计算的人群事件概率更加准确。
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公开(公告)号：CN115657672B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211279423.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供了一种基于A*‑增强型蚁群算法的火灾疏散路径规划方法及系统，通过获取建筑的二维平面图，并依据二维平面图采用0‑1栅格法建立环境模型；依据环境模型确定每个栅格的节点坐标；依据使用者选择的起始节点和目标节点采用A*算法确定节点区域；依据节点区域确定下一路径节点；其中，所述路径节点包含有信息素；依据最大迭代次数和当前迭代次数确定信息素蒸发因子，并依据信息素蒸发因子更新信息素；当所述当前迭代次数达到最大迭代次数时，则输出距离最短的目标疏散路径。通过非线性递减策略对信息素蒸发因子进行改进，并对信息素进行更新，降低问题的复杂度，提高算法的搜索能力，降低求解火灾疏散路径问题的复杂性。
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公开(公告)号：CN112183269B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010984829.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种适用于智能视频监控的目标检测方法，包括以下步骤：1）通过轻量级骨干网络模块提取图像特征，同时利用大卷积核深度卷积和小卷积核深度卷积以分别捕获高分辨率模式和低分辨率模式；2）通过注意力机制模块进一步提升特征提取力，同时利用通道注意力模块和空间注意力模块在通道和空间轴两个维度上对特征图进行加权，调整特征响应值以强调或抑制信息，从而提高网络的表达力；3）通过多尺度预测模块预测目标的类别和位置，同时利用多尺度信息以适用于不同大小目标的检测。本发明还提供了一种适用于智能视频监控的目标检测系统。本发明的有益效果是：具有计算开销小且检测精度高的特点，可以实时检测视频流。
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公开(公告)号：CN116311064A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310277026.X
申请日：2023-03-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/776
Abstract: 本申请提供了基于时域特征判别的视频异常检测模型的训练方法及装置，获取用于训练视频异常检测模型的样本视频集和样本分数，并依据样本视频集确定样本视频集对应的视频特征；其中，所述样本视频集包括正常视频和异常视频；依据正常视频对应的视频特征和异常视频对应的视频特征生成样本视频集的判别特征；建立判别特征和样本分数的对应关系；依据对应关系对视频异常检测模型进行训练，获得训练完成的视频异常检测模型。通过特征判别损失，利用训练集中正常视频的确定性分离异常视频的正负视频段学习更具有判别性的视频特征，即在特征空间使正常视频段向正常中心聚集，异常段远离正常中心，从而提升视频异常检测模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN113505665B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110720198.0
申请日：2021-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 徐勇
Abstract: 本申请提供了一种基于视频的学生在校情绪判读方法以及装置。通过获取情绪样本图像集，并依据所述情绪样本图像集、基准分数以及单位矩阵建立情绪等级矩阵矢量；获取笑容样本图像集，并依据所述笑容样本图像集、所述基准分数以及所述单位矩阵建立笑容矩阵矢量；获取预设周期内的视频数据，所述视频数据包括目标学生群体的人脸图像；所述目标学生群体由若干学生个体组成；依据所述视频数据确定所述目标学生群体的个人列向量组集；依据所述个人列向量组集、所述情绪等级矩阵矢量、所述笑容矩阵矢量以及所述基准分数确定所述情绪状态异常的学生个体。通过将个人情绪综合评分低于预设排名的学生推送给相关教师和家长，有利于学生的心理健康成长。
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