-
公开(公告)号：CN114818772B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210223564.6
申请日：2022-03-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06F3/0346
Abstract: 本发明涉及一种基于数据增强与智能运动分割的动作语义信息识别方法及系统。该方法包括：采用基于波形‑轨迹信息融合的智能运动分割算法对六轴惯性传感器运动数据进行分割，得到若干六轴惯性传感器数据片段；基于信号重建算法对六轴惯性传感器数据片段进行数据增强处理，生成数据增强后的六轴惯性传感器波形数据片段，基于此进行轨迹解算，生成数据增强后的六轴惯性传感器波形数据片段对应的三维运动轨迹；对数据增强后的六轴惯性传感器波形数据片段及其三维运动轨迹进行上采样处理，将上采样后的波形数据片段及其三维运动轨迹输入空间图神经网络进行语义信息识别，得到动作语义信息的识别结果，实现高精度的基于惯性传感器的动作语义信息识别。
-
公开(公告)号：CN116798128A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310486075.4
申请日：2023-05-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V40/30 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种无穷类别身份检测方法、系统及电子设备，涉及身份检测领域，该方法包括：对两个具有身份信息的运动数据流分别进行多分辨率语义判别的运动分割，提取出第一和第二语义动作数据，运动数据流为惯性传感器采集的数据；将第一语义动作数据和第二语义动作数据输入身份识别模型，得到身份识别结果；身份识别结果为身份相同，或者身份不相同；身份识别模型用于分别提取两个语义动作数据的隐性特征、可解释性特征和先验类别特征，并对每个语义动作数据提取后的特征进行优化后聚合，得到第一聚合特征和第二聚合特征，对第一聚合特征和第二聚合特征进行判别得到身份识别结果。本发明实现了无穷类别身份检测。
-
公开(公告)号：CN116434324A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211600895.3
申请日：2022-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V40/20 , G06V30/19 , G06V30/164
Abstract: 本发明涉及一种数字‑英文全字符三维书写识别方法及系统。该方法包括获取待识别的IMU信号；对待识别的IMU信号采用变分模态分解、时间序列‑复杂网络转换方法以及小波变换进行信号增强；根据增强后的待识别的IMU信号确定3D运动轨迹。本发明能够准确实现基于任意IMU，在任意书写习惯下的数字‑英文全字符手写识别，进而能够实现高精度的人机交互与远程控制。
-
公开(公告)号：CN116127282A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211600874.1
申请日：2022-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种低成本惯性传感器的信号增强与手势识别方法及系统，属于惯性传感器领域。利用递归图的确定性指标，对经验模态分解后得到的多分辨率模态分量进行随机性评估，同时利用小波阈值降噪对模态分量中的随机误差进行有效控制，从而实现对低成本IMU数据的信号增强，极大地缩小了低成本IMU信号质量与高成本IMU之间的差距；为充分挖掘多源IMU信号不易受时频误差干扰的关联信息，首次将IMU运动数据的时频特征与反映手势动作动力学信息和结构信息的复杂网络拓扑特征进行了融合，提高了手势识别的精度，实现了多种三维手势动作的高精度识别。
-
公开(公告)号：CN110825850A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911080875.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开一种自然语言主题分类方法及装置。该方法中训练阶段包括：获取已知主题的自然语言文本段作为样本集；提取样本集中出现频率最高的多个词得到多个特征词；将每个特征词表示成向量得到多个特征向量；计算任意两个特征向量之间的相似程度得到相似程度集合；将相似程度、主题以及每个主题对应的特征词输入预设的神经网络结构中进行训练得到特征谱以及表达特征谱与分类结果之间关系的模型；分类阶段包括：获取待分类的自然语言文本段；提取待分类的自然语言文本段中属于特征谱的特征词得到输入特征参数；将输入特征参数输入表达特征谱与分类结果之间关系的模型得到分类结果。本发明能够实现特征的自适应选取，提高分类准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109326316A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811087575.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G16B5/00
Abstract: 本发明提供了一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络研究方法，属于癌症的生物信息学分析技术领域，所述方法包括以下步骤：1)筛选癌症组织样本与正常组织样本的差异显著的SNP位点数据；2)用xgboost法分别分析癌症组织样本与正常组织样本获得差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据；3)以差异显著的SNP位点数据、基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据分别为一层，用最大信息系数法MIC分析两两之间的关联关系；4)获得由SNP位点-基因表达数据-miRNA数据-蛋白质数据之间的多层网络关联关系。所述方法能准确分析肿瘤标志物。
-
公开(公告)号：CN108256293A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810134414.1
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种疾病关联基因组合的统计方法及系统。该统计方法包括：采用全基因组关联分析方法计算基因序列中的每个单核苷酸多态性位点的显著性，显著性表示单核苷酸多态性位点与疾病的关联程度，获得单核苷酸多态性位点显著性；根据核苷酸显著性和阈值，筛选出与疾病关联的单核苷酸多态性位点，获得关联单核苷酸多态性位点；采用基于极端梯度的Boosting的集成学习算法对关联单核苷酸多态性位点对应的人分为患病和不患病两类，获得关联基因组合。本发明通过全基因组关联分析方法与基于梯度的Boosting的集成学习算法相结合的方法对关联单核苷酸多态性位点对应的人分为患病和不患病两类，获得关联基因组合，提高了疾病关联基因组合获取结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN104217591B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410437660.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Inventor： 赵毅
Abstract: 本发明提供了一种动态路况检测方法及系统，该方法包括如下步骤：A根据单车上的实时路况分析模型得到浮动车车辆速度，分别计算出实时加速度以及单位路程；B在一个时间间隔中嵌入时间窗，再给定一个步进时间，平移时间窗，从而得到不同的时间窗数据；C对所有时间窗内数据进行检查，避免数据缺失或异常值的情况；D对每一个时间窗内的数据通过聚类算法进行状态分析，得到交通状态；E对所有时间窗的交通状态进行统计分析，得出统计结果；F将实时路况数据上传至数据中心端。本发明的有益效果是：本发明通过分布式个体的实时路况分析，消除以往分析存在大量失真数据的干扰的问题，显著提高动态路况检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN104217591A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410437660.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Inventor： 赵毅
Abstract: 本发明提供了一种动态路况检测方法及系统，该方法包括如下步骤：A根据单车上的实时路况分析模型得到浮动车车辆速度，分别计算出实时加速度以及单位路程；B在一个时间间隔中嵌入时间窗，再给定一个步进时间，平移时间窗，从而得到不同的时间窗数据；C对所有时间窗内数据进行检查，避免数据缺失或异常值的情况；D对每一个时间窗内的数据通过聚类算法进行状态分析，得到交通状态；E对所有时间窗的交通状态进行统计分析，得出统计结果；F将实时路况数据上传至数据中心端。本发明的有益效果是：本发明通过分布式个体的实时路况分析，消除以往分析存在大量失真数据的干扰的问题，显著提高动态路况检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN102513899A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110459923.X
申请日：2011-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B24B13/01
Abstract: 微圆弧槽阵列光学元件的单方向斜轴仿形精密磨削方法，它涉及一种微圆弧槽阵列光学元件的精密磨削方法。本发明为解决现有的微圆弧槽阵列光学元件磨削方法不同进给方向磨削的微圆弧槽表面粗糙度相差较大以及加工中砂轮易磨损、磨削加工效率低的问题。步骤一、使仿形砂轮旋转轴线与待磨削工件上表面成45度夹角，使仿形砂轮的第一最低点成为磨削中心点；步骤二、使待磨削工件随精密磨床工作台沿X轴反方向进给单方向加工所有阵列的微圆弧槽；步骤三、使砂轮旋转轴线与工件表面所在平面成135度夹角，使砂轮的第二最低点成为磨削中心点，然后按照步骤二所述加工圆弧槽。本发明的精密磨削方法用于加工微圆弧槽阵列光学元件。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
41
records
(took 0.036 seconds)
