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公开(公告)号：CN107122922B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710371669.5
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法，解决了现有对农机深松作业质量的评价未采用客观的评价体系的问题。所述方法包括：采集多台农机在一次深松作业中的作业数据的步骤：作业数据包括多个等间隔时间节点和农机的深耕犁在每个时间节点下的经度、纬度、三轴加速度、三轴角速度和耕地深度数据；对农机作业数据进行预处理的步骤；从预处理后的作业数据中提取作业特征值，并将特征值与其对应的标签值作为训练样本集的步骤：特征值包括地块轨迹规整度、农机单位里程内的不良作业行为数量和耕地深度稳定值；采用排序学习法对训练样本集进行训练得到最优农机深松作业质量评价模型的步骤。采用该模型对农机的深松作业质量进行评价的步骤。
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公开(公告)号：CN109327879A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811189797.9
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，属于认知车载自组网路由协议的数据传输技术领域。现有的车载自组网路由协议存在路由效率低、时延大、信号故障概率大的问题。一种基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，建立简单的车载自组网运动网络模型；以接收端为核心；在该路由协议下，利用认知无线电技术，采用频谱感知的手段，使主用户覆盖范围内的节点有机会通过空闲状态的通道，将网络中待传输的数据包，经过单跳或者多跳，传送到目标节点。本发明极大的改善了传统路由协议时延高、并提高可靠性。
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公开(公告)号：CN107220617A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710379076.3
申请日：2017-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/00335 , G06F3/011 , G06K9/00362 , G06K9/6269
Abstract: 人体姿态识别系统及方法，属于智能控制与看护的人体姿态识别技术领域。本发明是为了解决在图像视频识别人体运动姿态时，人体与背景特征差异不明显，难以识别，同时面向区域的识别无法有效实时跟踪目标的问题。本发明所述的人体姿态识别系统及方法，对采集的信息进行预处理，生成较为纯净可用的数据流。对纯净有用的数据流进行逐帧特征提取，作为后续训练的输入样本。利用提取的特征训练分类器。用相同采集模块采集信息，并输入训练好的分类器进行分类识别。识别准确率达到了98％，适用于一切采用腕部和腿部收集人体运动信息的设备。
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公开(公告)号：CN107203782A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710370299.3
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/08
Abstract: 基于卷积神经网络的大动态信噪比下通信干扰信号识别方法，涉及干扰信号类型识别领域。本发明是为了解决现有的对干扰信号的类型识别方式采用人工提取出统计量以及高阶累积量等特征，存在特征提取难度大，形式复杂，并且对干扰信号分类的准确率低的问题。本发明能够识别的干扰信号为5种常见的干扰信号以及这5种干扰信号的两两组合，总共是15种干扰信号，5种干扰信号分别为音频干扰、同频段窄带干扰、扫频干扰、矩形脉冲干扰以及扩频干扰，通过构建卷积神经网络模型提取干扰信号在大动态信噪比下具有强鲁棒性的特征；通过构建15分类的支持向量机分类器，对这15种干扰信号进行分类，它用于对干扰信号进行分类。
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公开(公告)号：CN104155298B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410395179.5
申请日：2014-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明涉及一种基于光强补偿及图像灰度值的土壤表层含水率测量方法，包括：步骤10，将摄像头和光强传感器安装在农机的背光侧；步骤20，设置补偿光源，以使其发出的补偿光能够覆盖摄像头的拍摄范围；步骤30，根据光强传感器的检测结果，调节补偿光源的输出功率，以使拍摄范围内的光强在预定范围内变化；步骤40，控制摄像头进行拍摄以获得土壤图像；步骤50，提取土壤图像的RGB值，并将RGB值转化为HSV值；步骤60，根据HSV值、RGB值与土壤表层温度之间的线性测量模型，得到当前土壤的表层湿度值。本发明利用RGB和HSV值测量含水率，避免了接触式测量所带来的操作繁琐与可测范围小的缺陷；采用光强补偿技术，排除了图像测量技术中光强度
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106247926A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610551044.2
申请日：2016-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B7/32
CPC classification number: G01B7/32
Abstract: 基于单元格扫描和GPS轨迹插值的农机耕作面积测算方法，涉及基于GPS轨迹信息的农机耕作面积测算技术。本发明是为了解决现有的农机耕作面积测算方法测算精度低的问题。本发明通过对上传经纬度点进行插值处理标记已耕地的面积，利用插值使面积测算的精度达到一个很高的水平。然后根据坐标值判断出XY方向上的最值，确定出该段耕地路径的一个外切矩形；以农机设备的耕作幅宽为边长作为单元格，以此单元格从外切矩形的一端进行累加扫描，如果单元格内存在插值点则进行累加记录，最后通过累加单元格的数量计算得到最终耕地面积。本发明适用于农机耕作面积测算场合。
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公开(公告)号：CN106131915A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610828586.X
申请日：2016-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于接收端的智能电网高级数据设施认知无线电网络路由协议的数据传输方法，涉及智能电网高级数据设施认知无线电网络路由协议的数据传输技术。本发明是为了实现以接收端为核心的智能电网高级测量设施数据认知无线电网络路由而建立。本发明在该路由协议下的数据传输过程为：根据发送端的等级及认知信道可用情况，每一个接收节点分别决定是否参与数据传输过程，所有参加数据传输的过程的接收节点在跳转中竞争，竞争胜出者进行传输数据。本发明适用于具有认知无线电功能的智能电网高级测量设施数据网络。
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公开(公告)号：CN106017400A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610551043.8
申请日：2016-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B21/28
CPC classification number: G01B21/28
Abstract: 基于耕作轨迹等效矩形累加的农机作业面积测量方法，涉及农机作业面积测量技术。本发明是为了农机作业面积测量方法的精度低、效率低的问题。本发明通过使用车载GPS设备采集的作业轨迹点集合，对漂移的作业轨迹点进行过滤、坐标转换、插点和划分，最后使用基于耕作轨迹等效矩形累加的农机作业面积计算方法计算出农机的作业面积。除车载GPS设备外，本发明无需使用其他数据采集设备，降低了测量系统的复杂度并减少了设备成本。另外本发明相对于现有的作业轨迹面积测量方法具有计算复杂度低的特点，并能有效避免重复耕作对于测量结果造成的影响。本发明适用于农机作业面积测量场合。
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公开(公告)号：CN103852060B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410100639.7
申请日：2014-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的可见光图像测距方法，本发明通过固定角度的摄像头采集的图像，然后，建立图像中每相邻两个像素竖直、水平距离与空间实际距离的一一对应关系，最后通过上述一一对应关系得到图像中任意两点之间的实际距离。本发明采用单个摄像头工作，通过计算机来实现测距，降低了设备复杂度，有效降低了设备成本；通过计算图像中每个像素点所代表的实际高度以及水平距离，然后测量实际水平距离和高度，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN102142859B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201110077132.0
申请日：2011-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/7105
Abstract: 基于最小均方误差和人工鱼群联合的直接序列超宽带多用户检测方法，涉及信号检测领域，它解决了现有直接序列超宽带多用户检测方法由于复杂度高导致的系统实时性差，以及检测性能低的问题。发明的多用户检测方法首先将直接序列超宽带信号通过匹配滤波器进行初步检测；然后，利用次优的最小均方误差检测得到多用户检测的次优解；最后，以这个次优解为初值，利用人工鱼群算法进行寻优，从而获得逼近最优多用户检测的性能。本发明适用于对误码率性能和实时性要求较高的多用户检测过程中。
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