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公开(公告)号：CN119693386A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411629364.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司
IPC: G06T7/11 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于改进U‑Net的宫颈TCT图像的细胞分割方法，属于图像处理技术与医学技术领域。解决基于宫颈TCT图像的宫颈癌智能筛查研究中未充分考虑细胞复杂形态学特征、细胞精细分割不足的问题。包括以下步骤：对宫颈细胞TCT图像进行预处理；构建基于EGE‑UNet的分割网络；基于定性和定量评估细胞图像分割模型；基于已评估模型获得宫颈细胞分割结果。本发明使用EGE‑UNet模型能够实现高质量的宫颈TCT细胞图像分割，宫颈细胞核和细胞质的精细分割，有利于后续宫颈细胞智能诊断的相关研究；本发明基于精确的细胞分割结果，能够辅助提取多种细胞形态学特征，具有临床指导意义，为后续的宫颈细胞研究提供更具可解释性的量化数据。
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公开(公告)号：CN113673672B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110774457.8
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/092 , G06N5/01 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于蒙特卡洛强化学习的冰壶比赛策略生成方法。步骤1：基于冰壶比赛状态及冰壶发球动作设计策略价值网络模型及价值网络模型的输入及输出；步骤2：基于步骤1策略价值网络的输出与改进的蒙特卡洛树搜索算法结合；步骤3：利用步骤2改进的蒙特卡洛树搜索算法通过自我对弈生成策略及奖励数据更新策略价值网络；步骤4：利用步骤3更新的策略价值网络，指导蒙特卡洛树搜索；步骤5：重复步骤3‑步骤4得到训练好的策略价值网络。本发明用以解决难以获得有效数据集的策略决策的问题。
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公开(公告)号：CN115622458A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211399305.5
申请日：2022-11-09
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P21/14 , H02P25/024 , H02P27/04
Abstract: 一种基于数据驱动的永磁同步电机预设性能控制方法，属于电机控制技术领域。本发明解决了现有电机控制存在电机转速误差无法满足性能设定的问题。它根据永磁同步电机数学模型设计线性扩展状态观测器，利用观测器对永磁同步电机外部负载扰动进行观测，获得负载扰动观测值，将永磁同步电机转速误差通过转换函数转换成对应的转换误差；根据永磁同步电机数学模型，利用负载扰动观测值和转换误差通过反步法设计永磁同步电机的控制器；利用所述控制器实现对永磁同步电机转速控制。本发明适用于永磁同步电机控制。
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公开(公告)号：CN115295840A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202111394217.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04746
Abstract: 质子交换膜燃料电池空气供给系统的双闭环控制方法，属于燃料电池技术领域，本发明为解决现有燃料电池空气供给系统存在计算复杂、计算量大、效率低导致难以实时应用的问题。它包括：外环通过控制压缩机流量调节氧气供应量，使得空气供给系统的控制目标为：实际氧气过剩比能够跟踪当前状态最佳氧气过剩比：表示实际氧气过剩比，表示当前状态最佳氧气过剩比；所述外环的控制回路通过超螺旋算法，基于氧气过剩比误差产生参考压缩机流速；内环通过控制压缩机电流控制转矩，使得实际氧气供给量跟踪外环给定值；所述内环的控制回路通过预设时间收敛算法，根据外环给定参考压缩机流量控制实际转速。本发明用于燃料电池的空气供给系统。
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公开(公告)号：CN113763309A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202011155220.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑net网络和LSTM网络的肝脏血管超声图像目标识别与跟踪方法。步骤1：超声图像序列预处理；步骤2：训练ROI提取模型，从步骤1的超声图像中分割出区域；步骤3：基于改进U‑net网络实现步骤2的区域中目标的准确分割；步骤4：利用CNN‑LSTM网络对步骤1的超声图像序列进行分类；步骤5：基于步骤3的分割结果及步骤4的分类结果，利用LSTM网络实现超声图像序列中目标位置的准确预测。本发明为了解决现有方法无法同时对动态超声图像序列进行目标识别与实时跟踪的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110659629A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910954285.5
申请日：2019-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于双谱和深度卷积神经网络的微弱X射线脉冲星信号辨识方法，所述方法利用高通滤波器滤掉实际探测时存在的低频成分及红噪声成分；将滤波得到的信号进行自相关处理，提取其自相关函数，降低噪声的干扰；之后对自相关函数进行双谱变换，提取其双谱信息，进一步免疫非二次相位耦合噪声的干扰；之后将双谱图片送入深度卷积神经网络进行分类任务训练，确定网络的参数模型；最后利用训练完毕的网络对脉冲星信号进行分类。本发明所提出的基于深度卷积神经网络的脉冲星信号双谱辨识方法能够对脉冲星信号进行有效识别。
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公开(公告)号：CN108537817A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201710119417.3
申请日：2017-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度球状增强滤波器和水平集算法的运动估计方法，它涉及到超声自由呼吸序列的肝肿瘤跟踪问题。其特征在于有效地解决了在自由呼吸下的肝肿瘤运动跟踪方法不稳定，实时性差的问题。本发明的步骤如下：步骤一、对得到的超声图像序列进行预处理；步骤二、使用多尺度球状增强滤波器对目标区域进行边缘粗提取；步骤三、基于目标区域的粗提取边缘，利用基于水平集算法的CV模型提取清晰的边界信息；步骤四、确定目标的几何中心并对搜寻区域进行更新。本发明利用多尺度球状增强滤波器和基于水平集算法的CV模型处理已有超声图像序列，提取出目标区域清晰的边界信息，适用于自由呼吸序列，保证了肝肿瘤运动跟踪过程的稳定性和实时性。
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公开(公告)号：CN115295840B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111394217.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04746
Abstract: 质子交换膜燃料电池空气供给系统的双闭环控制方法，属于燃料电池技术领域，本发明为解决现有燃料电池空气供给系统存在计算复杂、计算量大、效率低导致难以实时应用的问题。它包括：外环通过控制压缩机流量调节氧气供应量，使得空气供给系统的控制目标为：实际氧气过剩比能够跟踪当前状态最佳氧气过剩比：#imgabs0##imgabs1#表示实际氧气过剩比，#imgabs2#表示当前状态最佳氧气过剩比；所述外环的控制回路通过超螺旋算法，基于氧气过剩比误差产生参考压缩机流速；内环通过控制压缩机电流控制转矩，使得实际氧气供给量跟踪外环给定值；所述内环的控制回路通过预设时间收敛算法，根据外环给定参考压缩机流量控制实际转速。本发明用于燃料电池的空气供给系统。
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公开(公告)号：CN117032691A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310843186.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/38 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , A61B8/08 , A61B8/00
Abstract: 一种基于改进GAN网络的卵巢疾病超声图像的生成算法，它涉及一种卵巢疾病超声图像的生成算法。本发明为了解决基于超声图像的卵巢疾病智能诊断研究中数据量小、疾病样本不均衡的问题。本发明的步骤包括：步骤一、对卵巢疾病超声图像进行预处理；步骤二、构建基于TGAN的三架构网络，实现卵巢疾病超声图像的合成；步骤三、基于定性和定量评估卵巢疾病合成图像；步骤四、实现端到端的卵巢疾病智能合成GUI界面。本发明属于图像处理技术与医学辅助诊断技术领域。
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公开(公告)号：CN115533904A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211226788.9
申请日：2022-10-09
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司伊春供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 国家电网有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于神经网络滑模的机械臂预设性能轨迹跟踪控制方法，属于机器人控制技术领域。解决了现有机械臂控制方法存在控制器需求过大的控制力与有限的执行器能力相冲突,导致系统稳定性差、鲁棒性低的问题。本发明根据跟踪误差和预设性能函数，设计预设性能系统；获得预设性能系统的状态变量；根据机械臂控制系统输入的饱和误差，设计辅助系统；将预设性能系统的状态变量与辅助系统状态变量作差，获取转换误差；利用转换误差设计滑模函数；建立机械臂控制系统的动力学模型，利用滑模函数与机械臂控制系统的动力学模型，设计基于径向基神经网络的非奇异终端滑模控制策略，获得机械臂的输入控制力矩，实现对机械臂关节轨迹跟踪控制。本发明适用于机器人控制。
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