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公开(公告)号：CN107292278A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710524970.5
申请日：2017-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00255 , G06K9/00281
Abstract: 本发明涉及一种基于Adaboost算法的人脸识别装置及其识别方法，包括图像采集模块、数据处理和控制模块、数据存储模块、上位机PC；所述图像采集模块通过通过数据传输线与设置在所述数据处理和控制模块上的视频数据接口连接，所述数据处理和控制模块与数据存储模块连接，所述数据处理和控制模块还与上位机PC连接；本发明把DSP处理器作为整个装置的核心，图像采集部分使用CMOS传感器，实时动态图像采用内存缓冲机制，本发明依拖Adaboost算法和DSP智能平台；截取静态人脸图像把眼睛、鼻子、嘴等特征提取出来，可以降低训练模型对存储设备容量要求。
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公开(公告)号：CN104764710A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510205013.7
申请日：2015-04-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01N21/3577 , G01N21/59
Abstract: 一种测量熔融状态下绝缘层的红外吸收率与透射率的装置及方法，它涉及一种测量红外吸收率与透射率的装置及方法，具体涉及一种测量熔融状态下绝缘层的红外吸收率与透射率的装置及方法。本发明为了解决前没有一种装置能够测量熔融状态下绝缘层的红外吸收率与透射率的问题。本发明包括控制系统、无极灯辐照系统、试样台、遮挡机构和两个电磁阀，所述无极灯辐照系统、所述遮挡机构、试样台由上至下依次设置，试样放置在试样台上，所述遮挡机构与两个电磁阀连接，两个电磁阀均与控制系统连接。本发明属于高压电缆紫外光交联辐照生产领域。
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公开(公告)号：CN103237394A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310150848.8
申请日：2013-04-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H05B37/03
CPC classification number: Y02B20/42
Abstract: 大功率无极汞灯系统的工作状态检测报警系统及其检测方法，涉及一种检测报警系统。为了解决若磁控管或无极汞灯发生故障，导致无极汞灯系统无法工作，而不能对大功率的无极汞灯系统进行实时检测的问题。它通过电流强度传感器和光强传感器分别测量磁控管的工作电流信号和无极汞灯的光强信号，所述信号分别通过放大电路和采样保持器，由控制系统控制所述采样保持器的状态、多路模拟开关的通道选择和A/D转换器的采集次数、检测大功率无极汞灯系统的工作状态。当大功率无极汞灯系统出现错误的状态，报警系统自动报警，同时将所述错误在显示系统显示。它用于检测大功率无极汞灯系统的工作状态。
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公开(公告)号：CN112801183B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110115719.X
申请日：2021-01-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO v3的多尺度目标检测方法，包括：S1、对数据集图像进行预处理，将图像数据调整到网络设定的尺寸；S2、在骨干网络中加入改进后的DenseNet对图像进行不同层次信息的提取，输出四个尺寸不同的特征图；S3、在输出的四个特征层之后加入空间金字塔模块；S4、将经过空间金字塔模块的特征图分别与上一层尺寸较大的特征图进行融合，构成四个尺寸的多尺寸预测机制。本发明从特征的角度出发，通过加入密集连接结构、空间金字塔结构和优化多尺度预测机制，将特征进行深层与浅层、局部与全局之间的深度融合，提高对各尺寸目标的检测精准度，可应用于实际生活各复杂场景下的目标检测。
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公开(公告)号：CN115423828A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210629438.0
申请日：2022-06-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度与残差结构的视网膜血管图像分割算法(Mutliscale Resnet Network,MRNet)。首先，采用扩张卷积进行多尺度融合操作，此操作可以学习不同感受野下的血管特征信息，有效增加网络感受野的同时降低了网络参数，并融合深浅层后的特征语义信息特征和空间信息特征，提升了网络性能；其次，对MRNet中的编解码器部分的网络结构进行改进，将原始U‑Net结构中的卷积块和跳跃连接结构分别替换为堆叠残差卷积块和残差跳跃连接结构，即堆叠残差U‑Net(Stack‑Style ResNet U‑Net,SRU‑Net)，缓解了网络传播过程中的梯度消失现象发生以及恢复丢失的空间信息的局限性；再应用concat操作将EDM的所有输出映射经过特征融合操作得到一个特征映射；最后Sigmoid分类器得到最后的分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114820632A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111401486.6
申请日：2021-11-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道U形改进Transformer网络的视网膜血管图像分割方法，属于医学图像分割领域。所述方法包括：对视网膜血管图像进行预处理，得到色调统一的图像；通过缩放、旋转、裁剪再拼接等一系列方法对数据进行增强，扩充原有的数据集，然后将预处理后的视网膜血管图像输入到双通道U形Transformer网络中进行训练以得到可对视网膜血管图像进行分割的模型。该网络由两个通道组成，分别利用多个Transformer结构的上采样提取图像的全局和局部特征，再分别上采样后对两通道的特征进行融合得到图像分割结果。本发明在原Transformer结构的基础上对其加入了门控机制并进行轴向的特征提取，减少了计算的复杂度，最后采用交叉熵损失函数与Adam优化器迭代网络模型参数，以输出精确的视网膜血管图像分割结果。
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公开(公告)号：CN114187469A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111340017.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于M‑HybridSN‑Attention的高光谱图像分类方法。首先，采用Mixup算法构造高光谱图像虚拟数据集对原始数据进行扩充，扩充后的数据量是原数据量的2倍，很大程度上缓解了因高光谱图像的小样本性导致的过拟合的现象；其次，对HybridSN中的3DCNN部分的网络结构进行改进，在三维卷积层与Relu层之间加入卷积块注意力模块，对光谱与空间中的判别性特征进行增强并对非判别性特征进行抑制，提高了判别性特征在识别中的作用；再应用2DCNN网络，用以区分不同光谱波段内的空间信息，且不会大量丢失光谱信息，保证高光谱数据信息的完整性，最后，将得到的光谱‑空间特征送入SoftMax分类器得出最终分类结果。
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公开(公告)号：CN112180744A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010026147.3
申请日：2020-01-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种语音识别智能家居控制系统。包括主控制系统、智能窗帘控制系统、智能门控制系统、智能电灯控制系统。所述主控制系统对采集进入的人声进行识别并将结果发送出去，实时的采集室内的温湿度并在显示屏上显示，实时的采集空气中有害气体的浓度，达到设定阈值时启动报警模块进行报警，通过串口wifi模块连接路由器，将信息发送到网络上，方便用户查看。所述智能窗帘系统接收来自主控制系统的信息来控制窗帘。所述智能门控制系统接收来自主控制系统的信息或者通过自身的指纹识别功能来控制门。所述智能电灯系统接收来自主控制系统的信息来控制电灯。本发明实现了语音的智能控制，具有良好的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109916628B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910273110.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 基于改进多尺度幅值感知排列熵的滚动轴承故障诊断方法，涉及数字信号处理领域，为解决现有滚动轴承振动信号的故障诊断方法尚存在特征提取可分性不强、故障识别准确率低及故障严重程度分析不充分的问题，本发明包括步骤一：获取不同故障种类、不同故障程度下的滚动轴承振动信号样本集；步骤二；获取最优PR分量进行后续特征提取；步骤三；获取不同故障种类、不同故障程度下的故障特征向量；步骤四；将特征向量输入到随机森林分类器中；步骤五、得到滚动轴承故障类型和故障严重程度。本发明提取的特征向量具有良好的可分性，具有较强的故障描述能力，平均识别准确率达到99.25％。本发明可广泛应用于轴承故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN110048694A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910325291.4
申请日：2019-04-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 基于变元步长的随机傅里叶特征核最小均方算法，属于核自适应滤波器优化领域，本发明为解决现有核自适应滤波系统中性能最好的基于随机傅里叶特征的核最小均方算法采用固定步长的方法，算法的收敛速度收到限制的问题。本发明具体过程为：计算核自适应滤波器的输出，计算误差；将第n次迭代的权值向量更新为第n+1次迭代的权值向量；将第n次迭代的步长更新为第n+1次迭代的步长；判断第n+1次迭代的步长的值与预先设定的步长取值范围的最小值和最大值的大小，将第n次迭代的元步长更新为第n+1次迭代的元步长，获取第n+1次迭代的核自适应滤波器的输出。本发明用于核自适应滤波系统。
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