-
公开(公告)号：CN118096586A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311178141.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于残差结构编码器解码器架构的视频人脸隐私保护方法，涉及视频隐私保护技术领域。所述方法包括：采集摄像头拍摄的人脸视频数据并将其处理为第一图片数据，提取所述第一图片数据中的人脸图片数据；将所述人脸图片数据进行模糊处理，获得模糊人脸图片数据；训练人脸和模糊人脸二分类模型，使用所述二分类模型识别所述人脸图片数据和所述模糊人脸图片数据；训练残差结构复杂编码器模型、残差结构复杂解码器模型和密码模型；本发明既可以在不降低视频质量的情况下实现较高程度的隐私保护，又可以在得到密码授权后对进行了隐私保护后的视频进行高度还原，同时该方法的操作非常简单，只需将训练好的模型接入需要隐藏视频的设备。
-
公开(公告)号：CN115171414A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210654935.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/0967 , G06T7/20 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供一种基于Frenet坐标系的CACC跟驰车流控制系统，本发明涉及的是无人驾驶控制、车路协同技术领域，本发明不断地采集自身车辆和前车的位置、距离、车速、加速度等轨迹信息，轨迹变换模块根据笛卡尔坐标系向Frenet坐标系转换，转换后的轨迹信息将输入控制模块的决策单元计算分析出自身车辆当前要保持安全且舒适的跟驰状态与前车所需维持的最小安全距离，下层控制器据此控制调整自身车辆的运行状态。调整后的运行状态信息又将被信息采集模块采集，使自身车辆一直保持安全且舒适的跟驰状态。本发明能准确且高效的解决CACC车辆在多种交通场景和条件下跟车状态的控制决策问题，帮助CACC车辆自动安全的完成驾驶任务。
-
公开(公告)号：CN103344234B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310244293.3
申请日：2013-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 一种多维关节姿态检测传感器，它涉及一种姿态检测传感器，以解决现有人体姿态测量手段通常采用惯性传感器检测及视频检测的方法，这两种方法均存在检测误差大的问题。柔性波纹管的两端与相对应的固定盘连接，检测模块与相对应的固定盘连接，两个第一位移传感器均设置在中空腔内，四个外壳通孔与四个固定盘通孔相互对齐，同一圆周上的四个钢线滑动轨道中各设置一根钢线，第二钢线的上端与两个位移传感器中的一个连接，第四钢线的上端与两个位移传感器中余下的一个连接，上线束的上端穿过上固定块，第一钢线的下端与两个位移传感器中的一个连接，第三钢线的下端与两个位移传感器中余下的一个连接，下线束的下端穿过下固定块。本发明用于生体姿态测量。
-
公开(公告)号：CN116107716A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310129839.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于容器自适应划分的限制性可抢占式实时任务调度方法，属于处理器任务调度技术领域。本发明针对现有多核处理器实时任务的调度方法不能根据处理器利用率的实时变化进行调整，使资源不能得到有效分配的问题。包括：设置多核处理器的任务利用率上限阈值δmax和任务利用率下限阈值δmin，根据当前任务利用率与δmax和δmin的比较结果，动态确定多核处理器的处理器分组数；在每个调度周期开始之前，将资源利用率超过资源利用率最大值的处理器分组的阻塞队列中关键度最小的任务作为等待迁移的关键任务，迁移到目的处理器分组的就绪队列的队列头部；目的处理器分组是所有处理器分组中资源利用率最小的分组。本发明用于实时任务调度。
-
公开(公告)号：CN113886764A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111263089.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Frenet坐标系的智能车辆多场景轨迹规划方法，属于智能车辆控制、车路协同技术领域。本发明解决了现有智能车辆协同控制算法使用的坐标系存在适用场景受限，效率低的问题。本发明根据智能车辆的实际轨迹，获取当前智能车辆在笛卡尔坐标系下x、y参考方向的轨迹信息，再获取智能车辆在Frenet坐标系下的横、纵向坐标，横、纵向的速度和加速度信息；建立智能车辆在Frenet坐标系下的横、纵向轨迹规划集模型，推导获得智能车辆横向、纵向的运动轨迹集；合并智能车辆横、纵向运动的轨迹优化函数，利用所述总优化函数对所述智能车辆的实际应用场景轨迹进行优化，获得该应用场景下最优轨迹。本发明适用于智能车辆轨迹规划。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103927884B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201410173171.4
申请日：2014-04-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于加速度传感器单元和光敏元件单元的车辆检测装置，包括加速度传感器单元、光敏元件单元、加速度信号调理电路、光敏元件单元信号调理电路、数据采集电路、微处理器、存储单元、无线发射模块；车辆行驶经过检测装置时，加速度传感器采集路面震动信号并将信号通过调理电路进行处理，同时，光敏元件感应光照变化产生光电信号，并将信号通过调理电路处理；数据采集单元将经过调理电路处理的信号输入微控制器，由微控制器对数据进行分析计算，获得车辆信息，并将车辆信息转存到存储单元，并通过无线发射模块发送。本发明安装维护简单，对道路破坏小，提高了检测精度、可靠性和使用寿命，具有体积小，成本低，功耗小的特点。
-
公开(公告)号：CN113886764B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111263089.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Frenet坐标系的智能车辆多场景轨迹规划方法，属于智能车辆控制、车路协同技术领域。本发明解决了现有智能车辆协同控制算法使用的坐标系存在适用场景受限，效率低的问题。本发明根据智能车辆的实际轨迹，获取当前智能车辆在笛卡尔坐标系下x、y参考方向的轨迹信息，再获取智能车辆在Frenet坐标系下的横、纵向坐标，横、纵向的速度和加速度信息；建立智能车辆在Frenet坐标系下的横、纵向轨迹规划集模型，推导获得智能车辆横向、纵向的运动轨迹集；合并智能车辆横、纵向运动的轨迹优化函数，利用所述总优化函数对所述智能车辆的实际应用场景轨迹进行优化，获得该应用场景下最优轨迹。本发明适用于智能车辆轨迹规划。
-
公开(公告)号：CN103308024B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310244292.9
申请日：2013-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B21/22
Abstract: 一种柔性关节角度传感器，它涉及一种关节角度传感器，以解决现有人体姿态测量手段采用惯性传感器检测及视频检测的方法，这两种方法均存在检测误差大的问题。柔性波纹管上端与固定环连接、下端与下固定块连接，柔性波纹管上的每个波峰处沿圆周均布设有三个钢线滑动轨道，柔性波纹管沿长度方向的波峰上的钢线滑动轨道为上下一一正对设置，固定环为中空结构，固定环上端面中心处设有中心孔，固定环的下端面设有三个上通孔，下固定块上设有三个下通孔，三根钢线组成的钢线束设置在中心孔中，钢线束的上端穿过上固定块，三根钢线的下端分别从三个上通孔穿出、分别经三条钢线滑动轨道、再分别从三个下通孔穿出后与位移传感器连接。本发明用于生体姿态测量。
-
公开(公告)号：CN103344234A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310244293.3
申请日：2013-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 一种多维关节姿态检测传感器，它涉及一种姿态检测传感器，以解决现有人体姿态测量手段通常采用惯性传感器检测及视频检测的方法，这两种方法均存在检测误差大的问题。柔性波纹管的两端与相对应的固定盘连接，检测模块与相对应的固定盘连接，两个第一位移传感器均设置在中空腔内，四个外壳通孔与四个固定盘通孔相互对齐，同一圆周上的四个钢线滑动轨道中各设置一根钢线，第二钢线的上端与两个位移传感器中的一个连接，第四钢线的上端与两个位移传感器中余下的一个连接，上线束的上端穿过上固定块，第一钢线的下端与两个位移传感器中的一个连接，第三钢线的下端与两个位移传感器中余下的一个连接，下线束的下端穿过下固定块。本发明用于生体姿态测量。
-
公开(公告)号：CN113313317B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110658093.7
申请日：2021-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/43 , G06N7/01
Abstract: 一种基于INLA算法的共享单车使用需求预测方法及预测系统，本发明涉及基于INLA算法的共享单车使用需求预测方法及预测系统。本发明的目的是为了解决现有技术采用贝叶斯模型进行共享单车使用需求的预测过程中耗时长，预测结果的准确性低的问题。过程为：1：选取影响共享单车使用需求的多源数据，进行预处理，对预处理后数据进行归一化处理；2：建立三种共享单车使用需求的贝叶斯时空模型；3：选定贝叶斯最优拟合模型；4：获得最优共享单车区域使用需求模型；5：进行某时间段内不同区域的共享单车使用需求预测，获得预测结果数据，获得某时间段内不同区域的共享单车使用需求的时空分布图。本发明属于智慧交通和信息技术领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
27
records
(took 0.024 seconds)
