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公开(公告)号：CN112579922A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011552954.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于用户轨迹的兴趣点推荐方法，首先收集用户轨迹数据，并删除原始数据集中的乒乓数据和漂移数据以降低噪声数据对推荐方法准确度的影响，然后提取不同区域内的属性特征，统计POI所在位置的周边人流量数据以及上、下行人流量数据，构建训练样本集，最后联合Wide模型和Deep CNN模型设计模型Wide&Deep CNN，利用模型Wide&Deep CNN对待监测地区内待推荐的POI进行评分值的预测，本发明充分利用用户轨迹数据构建训练样本集，基于神经网络模型生成不同类型POI的评分指，进而根据评分值生成POI列表。该方法深入挖掘移动大数据中蕴藏的时空信息，分析大众的需求，更好的解决了兴趣点推荐问题。
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公开(公告)号：CN110118560A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910450526.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，提供一种基于LSTM和多传感器融合的室内定位方法。首先通过手机的加速度计、地磁传感器、陀螺仪分别采集行人的三轴加速度、三轴磁力值、三轴角速度，及位置坐标数据，并对数据集进行预处理；然后利用WiFi信息对行人进行粗定位，计算行人的初始位置；再利用三轴加速度数据对行人进行计步并进行步长估计，利用三轴磁力值数据和三轴角速度数据对行人进行方向估计，形成行人运动模型，对行人位置进行估算；接着构建并训练行人定位的LSTM模型，利用训练后的LSTM模型对行人位置进行预测；最后对上两步中计算出的行人位置进行卡尔曼滤波融合，完成对行人的定位。本发明能够提高室内定位的精度，且成本低、容易部署。
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公开(公告)号：CN110096156A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910395740.2
申请日：2019-05-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出了基于2D图像的虚拟换装方法，属于计算机视觉领域。该方法采用首先生成用户穿着目标服装的分割图，来清晰地划分用户的肢体和服装的范围；接下来使用该新生成的分割图来引导合成最终图像，避免了服装和肢体两部分互相争抢而出现缺失的现象，进而得到更好的合成效果。相比于传统的3D虚拟换装方法，该方法具有更广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN109800736A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910104050.7
申请日：2019-02-01
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感影像和深度学习的道路提取方法，步骤为：在遥感影像中，确定遥感影像的分辨率并截取，对截取遥感影像进行数据标注；使用Canny边缘检测算法对截取的遥感像对图像边缘进行提取，将提取得到的图像与原图像叠加，突出道路特征；搭建图像分类模型，在对基础的网络进行分类任务的训练中，留下低级的图像特征信息，并在特征提取模型构建的流程中，传递给下一级语义分割模型；搭建语义分割模型，用于在遥感影像中分割出道路信息；训练后，提取道路信息的网络参数将留存在分割模型中。本发明通过对图像进行预处理，突出道路特征，用以加速学习，加速语义分割模型的训练，可以实现提取遥感影像道路信息的效果。
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公开(公告)号：CN102750845A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210208824.9
申请日：2012-06-21
Applicant: 东北大学
IPC: G09B5/14
Abstract: 本发明提供一种互动教学系统及方法，该互动教学系统包括教学内容发送器和教学内容接收器；所述教学内容发送器用于创建无线网络，发送教学信息至教学接收器输入端，并接收由教学内容接收器输出端反馈的信息；所述教学内容接收器通过所述无线网络与教学内容发送器连接，用于接收教学内容发送器发送教学信息，并将投票和课堂测试结果反馈给教学内容发送器。所述的教学内容发送器内安装有互动教学系统数据库，该数据库储存有互动教学系统的教学信息。可以通过互动教学系统，完成课堂测验、投票，并储存答题结果和进行统计显示，可以将作业任务和课程信息发到教学内容接收器，即时地保存在教学内容接收器中，起到提醒作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119205787A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411729956.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了基于多模态大模型的芯片陶瓷封装基板表面缺陷检测方法，涉及陶瓷芯片表面缺陷技术领域，通过多模态数据融合和跨域知识迁移来实现芯片陶瓷封装基板表面缺陷的图像和文本数据融合，综合使用相似度和分割损失函数进行约束优化，实现对不同产品类型封装基板表面缺陷的高效准确检测，进一步提升检测方法在不同场景下的泛化性和鲁棒性，并结合视觉文本提示词，形成完整的缺陷分析报告。
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公开(公告)号：CN114297529B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111629230.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9537 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于空间注意力网络的移动集群轨迹预测方法，涉及轨迹预测技术领域。基于空间注意力网络的移动集群轨迹预测方法，从时间和空间两方面研究所有作战单元中各实体的轨迹和相互作用。对于空间层面，通过空间LSTM获取周围作战实体的运动状态，提取描述局部空间特征的向量，用于捕捉作战实体之间的交互作用。之后以空间特征向量作为注意力模块的输入，计算不同周围作战实体运动模式对作战实体轨迹的影响程度。然后利用注意力LSTM得到周围作战实体的运动特征。对于时间层面，将周围作战实体的运动特征和目标作战实体的状态作为时间LSTM的输入来描述作战实体轨迹随时间的变化。
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公开(公告)号：CN117518975A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410009754.7
申请日：2024-01-04
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明提供一种基于线激光扫描仪的集成电路AOI数据采集控制系统，涉及集成电路技术领域，本发明具体包括线激光扫描仪、双轴运动机构和控制系统；所述线激光扫描仪，包括四个激光头及各自对应的驱动器，所述激光头呈阵列式排布；所述双轴运动机构包括两个滚珠丝杠连杆以及对应的电机和驱动器，所述滚珠丝杠连杆呈十字排布；所述控制系统，包括上位机、PLC控制器、pnp传感器；其中所述上位机与PLC控制器相连，PLC控制器与双轴运动机构的电机驱动器相连，PLC控制器与线激光扫描仪控制器相连，pnp传感器固定在双轴运动机构中各个滚珠丝杠连杆的运动极限位置。
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公开(公告)号：CN117495211A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410004935.0
申请日：2024-01-03
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于自适应周期发现的工业母机加工工件质量预测方法，涉及时间序列预测及工业母机加工数据领域。获取样本数据集；对样本数据集进行数据清洗；进行SMOTE数据增强；将样本数据集按照设定比例随机划分为训练集、验证集和测试集；构建加工工件表面粗糙度预测模型；利用训练集对加工工件表面粗糙度预测模型进行训练；利用训练完成的加工工件表面粗糙度预测模型，得到加工工件表面粗糙度的预测值。本发明克服了异常数据较少和加工过程中的周期性时间特征难以学习等问题；通过快速傅里叶变换自适应的学习数据的周期信息，并通过多尺度卷积模块和长短时记忆模块学习数据间的依赖关系，得到更为精确的加工工件表面粗糙度预测值。
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公开(公告)号：CN112419317B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011472443.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06V10/42 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 一种基于自编码网络的视觉回环检测方法，包括：1、获取一张图像；2、计算该图像的记忆性得分，与设定的记忆性得分阈值进行比较，确定是否保留该图像，确定关键帧；3、将筛选出的关键帧输入到已经训练好的卷积自编码网络中，获取降噪后的GIST全局特征f；4、从特征数据库中取出一个特征fpre，计算fpre与f这俩特征向量的余弦相似度，与设定相似度的阈值为进行比较，确定该帧是否为候选帧，进行回环验证；5、在回环验证阶段，在完成空间一致性验证前提下，进行时间一致性验证，连续运动过程中一张图像满足回环条件，成为回环候选帧，则在某个时间范围内，获取的关键帧必须都成为候选帧，满足上(56)对比文件Mathieu Labbé等.Online global loopclosure detection for large-scale multi-session graph-based SLAM《.2014 IEEE/RSJInternational Conference on IntelligentRobots and Systems》.2014,2661-2666.
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