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公开(公告)号：CN116401291A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310378471.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种数字农业信息的时序因果发现方法、装置、介质及设备，属于农业信息化技术领域，所述装置包括：获取模块，用于获取包括多个数字农业信息可观察时间序列的数据集；分解模块，用于将数据集扩展为多个窗口表示，并将数据集的时序因果机制分解为具有机理不变性模块和时间不变性模块的求和形式；第一计算模块，用于通过机理不变性模块输出因果数值变换关系；第二计算模块，用于通过时间不变性模块输出窗口因果图；训练模块，用于根据因果数值变换关系和窗口因果图，获取数字农业信息中不同所述变量的时序因果关系。本发明克服了数字农业信息时序数据噪声多样化、数据量较小的问题，在农业机理研究方面具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN116028186A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310056491.0
申请日：2023-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出对于存在黑盒子子系统的混合信号系统执行效率的优化方法。该方法包括：对于一个黑盒子模型，记所有的输入端口为I，|I|代表输入端口的数量，使用独热编码方法构建|I|个输入，记作M|I|；将黑盒子模型的所有输出端口记为O，|O|代表输出端口的数量，针对每个独热编码输入，运行黑盒子模型并记下对应的输出信号R|I|；根据得到的独热编码输入和每个输出端口的关系，建立δ(p1,p2)表示输出端口p2对输入端口p1的依赖关系；根据依赖关系，将所有的黑盒子模型转化为端口到端口的图；最后通过建立整个依赖图的拓扑排序得到所有模型对应的优先调度执行顺序。该方法提供了更加完善以及高效的混合信号系统仿真执行方法。
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公开(公告)号：CN115950484A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310032720.5
申请日：2023-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了智慧农业技术领域的一种便携农作物综合数据感知分析平台，包括空气温湿度传感器、单片机、图像采集系统、通信协议模块、氧气传感器、二氧化碳传感器、土壤监测传感器、后台管理系统、4G模块、显示屏、云平台、蓝牙模块和手机APP客户端，图像采集系统包括数据服务器、图像存储模块、图像对比模块、图像采集模块、视频输入模块和手机摄像头，该装置支持移动式观测和使用；综合考虑采集指标，通过精细化数据处理和算法设计，提供多元化图表分析与展示，便于用户直观判断，满足各种用户差异化需求；且采用多种传感器与手机图像采集，系统交互性更高，可以提供图像长势观测和知识图谱概览，以及专家咨询反馈，实用性更强，具有创造性。
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公开(公告)号：CN111984119B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010832352.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供了一种手势识别模型建立方法、手势识别方法、装置及数据手套，手势识别模型建立方法包括：获取数据手套完成标定动作时所述数据手套的各个传感器采集到数据的采集时间；基于预设规则，根据各个所述传感器的所述采集时间确定各个所述传感器之间的语义关系；根据各个所述传感器之间的所述语义关系建立基于图注意力网络的手势识别模型。本发明的技术方案根据各个传感器之间的语义关系建立用于手势识别的手势识别模型，能够提高手势识别精度，且识别速度快。
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公开(公告)号：CN115022923A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210467159.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W28/06
Abstract: 本发明是一种Wi‑Fi到ZigBee的高性能并发通信方法。本发明涉及无线通信技术领域，本发明通过建立WiFi发送端到不同ZigBee接收端的可用仿真帧，设计了WiFi到ZigBee的并行通信协议，不仅实现了较高的通信可靠性，而且大大提高了传输的并发性。本发明提出了两种先进的物理层CTC来提高现有解调质量，并从WiFi到ZigBee中选择候选仿真帧。然后，提出了一种从候选仿真帧中选择非干扰帧的算法，以便新协议可以使用此类代码进行并行通信。使用从WiFi到ZigBee的PCTC，WiFi发送器可以同时将多个信号传输到不同的ZigBee设备，并实现了高信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114833798A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210570257.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于农田作业的轮腿式智能移动机器人，属于机器人技术领域，包括通过螺丝连接的机器人底盘和机器人上壳体，所述机器人底盘的底端装配有行走结构，所述机器人底盘的内部且位于行走结构的上方通过螺丝连接有多长条形孔洞亚克力板，所述多长条形孔洞亚克力板的顶端一侧通过螺丝连接有控制开发板；本发明机器人外形为鼠型仿生结构的轮腿式机器人，具有良好的越障能力，适用于田间垄沟较多的复杂地形，能够防水，防雨，防雾，防尘以及对抗农业恶劣环境，能够翻越地形坡度为60度及以下，车身内置大容量锂电池，具有良好的续航能力。
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公开(公告)号：CN112801283A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110335501.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种神经网络模型、动作识别方法、装置及存储介质，神经网络模型包括多个卷积模块、输出模块、多个注意力子模块和分类模块，多个卷积模块和输出模块依次连接，且每个卷积模块的输出端分别连接至一个注意力子模块的输入端，每个注意力子模块的输入端还分别与输出模块的输出端连接，注意力子模块的输出端与分类模块的输入端连接；注意力子模块，用于获取各个卷积模块输出的局部特征向量和输出模块输出的全局特征向量，分别计算各个局部特征向量和全局特征向量之间的兼容性分数，根据各个局部特征向量和对应的兼容性分数生成新特征向量；分类模块，根据新特征向量确定当前人体动作。本发明的技术方案能够提高人体动作的识别精度。
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公开(公告)号：CN112580481A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN111709522A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010436453.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务器-嵌入式协同的深度学习目标检测系统。服务器端包括知识库、训练模型、测试结果统计分析和计算资源监控模块，知识库包括数据管理模块，训练模型包括深度学习网络训练模块和模型压缩模块，测试结果统计分析包括模型测试模块，计算资源监控模块用于对系统的CPU、GPU资源进行实时监控，便于用户根据实际情况合理利用计算资源；嵌入端包括主控制器ARM和协处理器FPGA，主控制器ARM负责外部图像输入、图像预处理、NMS算法、叠加检测信息和图像输出任务；协处理器FPGA负责深度网络推理中的卷积层、捷径层和上采样层加速。本发明解决现深度学习网络模型由服务器端的训练到嵌入式端的快速部署问题。
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公开(公告)号：CN111709301A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010435770.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的一种冰壶球运动状态估计方法，属于人工智能与图像处理领域。步骤一：建立冰壶球数据集，训练冰壶球目标检测网络和转角检测网络；步骤二：采用训练好的冰壶球目标检测网络对冰壶球比赛视频序列进行检测，获取冰壶球边界框信息；步骤三：将冰壶球边界框信息取出，初始化冰壶球目标跟踪网络，在后续视频帧中持续跟踪冰壶球目标，获得冰壶球的中心坐标；步骤四：根据冰壶球边界框信息，将该冰壶球从原始图像中截取出来，送入训练好的转角检测网络进行转角提取；步骤五：通过坐标转换，将图像坐标系下的冰壶球的中心坐标和转角转换为冰壶赛场上的冰壶球坐标和转角。本发明对冰壶球状态和把手转角的估计结果更为准确。
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