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公开(公告)号：CN108334848B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810119264.7
申请日：2018-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的微小人脸识别方法。本发明是为了解决现阶段的人脸检测技术无法捕获复杂背景下的微小人脸，当基于失真的图像进行人脸检测时会导致检测率严重下降的缺点而提出的，包括：使用一个现有的人脸检测器预测训练数据库中每个图片的人脸位置，并截取保存真实的人脸和非人脸图像；根据人脸图像和非人脸图片降采样得到相应的低分辨率图像；构建生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和鉴别器；使用高分辨率人脸、非人脸图像以及对应的低分辨率人脸、非人脸图像对生成对抗网络进行训练；依据鉴别器对从现有的人脸检测器得到的人脸候选区域的得分在输入图片中标记出人脸的位置。本发明适用于人脸的识别检测。
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公开(公告)号：CN109766868B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910063662.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。
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公开(公告)号：CN109766868A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910063662.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。
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公开(公告)号：CN106586041B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201611237960.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于深空探测的火星目标模拟方法，属于深空探测应用领域。为了解决现有现有技术缺少一种能够对火星的位置、大小、轮廓、成像方位、成像灰度进行模拟的方法，在工程实践中存在技术空白的缺点，而提出一种用于深空探测的火星目标模拟方法。包括：将火星中心坐标从日心黄道坐标系变换到显示器平面坐标系和投影仪坐标系；根据火星探测器的成像视场和火星与火星探测器的相对距离关系计算出火星的成像大小；模拟火星被太阳照亮的区域以及未被照亮的区域；根据太阳、火星、探测器的相对位置关系计算火星轮廓的成像方位；将火星的星等映射到计算机的灰度，以显示在界面上。本发明适用于深空探测模拟软件。
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公开(公告)号：CN106707034A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611219594.0
申请日：2016-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01R29/023 , G01R19/04
Abstract: 基于Windows系统函数和多线程技术的脉冲信号检测方法，本发明涉及脉冲信号检测方法。本发明的目的是为了解决现有定时/计数器卡通道数较少，而且成本很高以及FPGA检测脉冲信号脉宽开发周期比较长的问题。一、利用多线程技术创建并启动独立辅助线程；二、循环不间断读取AD卡或数字IO卡采集的数据；三、判断采集的数据是否存在脉冲信号，如果存在执行五；否则执行四；四、Sleep函数休眠1ms执行三；五、基于Windows系统函数计算出脉冲信号的脉宽和电平、脉宽和幅值或脉宽、电平和幅值，执行六；六、发送至主线程，判断所有采集的数据是否检测完，如果检测完则结束；否则执行四。本发明用于数据采集和信号处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119963455A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510028995.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种无人机多光谱图像像素级各向异性校正方法，属于无人机多光谱图像的辐射校正技术领域。本发明针对现有各向异性校正方法在复杂地表覆盖和高分辨率影像的处理上存在局限性，造成图像辐射精度差的问题。包括基于无人机多光谱子图像、地理位置数据和姿态数据进行三维重建得到拼接图像、数字高程模型和子图像优化相机参数；将拼接图像中像素区域坐标由地心地固坐标系经相机坐标系转换到图像坐标系下；提取像素区域在子图像的投影区域得到多视角反射率，再计算观测成像视角得到多视角数据；利用通用BRDF模型对多视角数据拟合得到拟合结果，再提取下视反射率替代拼接图像原始反射率实现像素级各向异性校正。本发明用于无人机多光谱图像各向异性校正。
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公开(公告)号：CN119515937A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411601161.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于遥感点云配准领域，具体涉及一种多源遥感点云的自监督配准方法。针对现有技术依赖监督信息，导致监督信息缺乏时存在配准误差大的问题。发明了一种多源遥感点云的自监督配准方法包括：获取多源遥感点云；构建掩码自编码点云重构网络，根据多源遥感点云对构建掩码自编码点云重构网络进行训练，得到训练好的掩码自编码点云重构网络；获取待配准的多源遥感点云和模板点云；根据待配准的多源遥感点云和模板点云和训练好的自掩码点云重构网络，得到待配准的多源遥感点云的变换关系；根据待配准的多源遥感点云的变换关系对待配准的多源遥感点云进行变换，得到配准后的多源遥感点云，解决了现有的多源点云配准方法存在配准误差大的问题。
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公开(公告)号：CN115615548B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211255204.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法，它属于相机光谱成像技术领域。本发明解决了现有多光谱成像模组存在着集成度低且对立体光谱信息的获取能力差的问题。本发明对多光谱波段及立体成像角度进行设计，采用离轴多通道光学元件/成像探测器高集成度复用技术，多平行轴光机加工与装调技术，以及基于窄带光谱选通的光程精补偿技术，设计微小型化、多通道可见光/近红外多角度多光谱集成成像模组，实现对目标的正视与侧视光谱反射成像信息的获取。本发明方法可以应用于相机光谱成像技术领域。
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公开(公告)号：CN117218315A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311178943.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多光谱图像重建的多光谱点云生成方法、存储介质及设备，属于多光谱图像三维重建技术领域。为了解决现有技术中光谱信息利用不充分，重建精度低，效率低的问题。本发明首先对多光谱图像进行辐射校正与波段对齐，并将多个单波段图像叠加合成波段对齐的多光谱图像；采用图像增强与SIFT特征算子结合的方式得到逐波段特征并融合多光谱特征；然后通过基于多光谱图像得到NDVI掩膜对融合的多光谱特征进行匹配，基于特征匹配对，建立图像集中多光谱图像的匹配关系，并使用运动结构恢复方法计算图像相对位姿信息，使用多视角几何匹配技术计算图像深度值，对多光谱值进行投影，生成多光谱点云。
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公开(公告)号：CN115615548A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211255204.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法，它属于相机光谱成像技术领域。本发明解决了现有多光谱成像模组存在着集成度低且对立体光谱信息的获取能力差的问题。本发明对多光谱波段及立体成像角度进行设计，采用离轴多通道光学元件/成像探测器高集成度复用技术，多平行轴光机加工与装调技术，以及基于窄带光谱选通的光程精补偿技术，设计微小型化、多通道可见光/近红外多角度多光谱集成成像模组，实现对目标的正视与侧视光谱反射成像信息的获取。本发明方法可以应用于相机光谱成像技术领域。
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