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公开(公告)号：CN105243380A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510795855.2
申请日：2015-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00234
Abstract: 基于选择性中值滤波和PCA结合的单人脸图像识别方法，涉及基于选择性中值滤波和PCA结合的单人脸图像识别技术。本发明是为了解决PCA人脸识别算法由于难以消除背景中的肤色干扰点的问题。人脸检出方法：将采集的背景和人脸图像进行肤色划分后对划分的肤色区域进行选择性中值滤波，其次使用滑动积分的算法计算出图像横向和纵向的滑动积分特征值，然后根据和人脸的滑动积分特征相比来确定人脸的区域和位置，最后扣出人脸区域。人脸识别方法：人脸识别采用统计学的PCA算法来完成，首先分解多个现有人脸库的人脸主成份特征脸，然后根据采集的人脸区域在特征空间与特征脸的欧式距离来判断是否是同一个人。
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公开(公告)号：CN102970263A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210409014.X
申请日：2012-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/04 , H04L27/06 , H04B10/116
Abstract: 一种基于MDPCM-MRZOPAM联合的可见光通信中信号调制与解调方法，涉及一种用于可见光通信的信号调制与解调方法。它是为了提升可见光通信系统数据传输速率，增加带宽利用率。信号调制方法：将可见光通信系统中M×N进制的系统数据采用M×N PACCM的方法调制为M×N进制的随幅度和周期变化的调制波形；信号解调方法：首先，将调制信号的幅度根据最大释然概率判断准则，并通过公式获得解调后的格雷码，进而得到原始系统数据m；然后，将前述解调系统数据后的脉冲中的周期信号采用公式获得解调制后的格雷码，进而得到原始系统数据n；从而完成实现可见光通信中信号的解调。本发明适用于可见光通信系统中。
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公开(公告)号：CN110147763B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910420733.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06T7/11
Abstract: 基于卷积神经网络的视频语义分割方法，属于自动驾驶技术领域。为了解决现有自动驾驶领域对实时的目标分割处理速度过慢的问题。本发明将卷积神经网络模型应用到视频语义分割中，并采用注意力机制和深度可分离卷积，构建W形网络，并在W形网络的基础上利用帧间相关信息，结合光流场的特征聚合算法，来实现不同帧之间的特征传播，进一步提升视频语义分割的速度，大大降低分割所需要的时间。本发明用于视频语义分割。
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公开(公告)号：CN112419369A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011453408.6
申请日：2020-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种抗遮挡实时目标跟踪方法，它属于目标跟踪技术领域。本发明解决了现有方法不具备普遍适应性，导致在一些场景中利用现有方法出现跟踪精度低的问题。本发明对核相关滤波算法进行改进，通过引入“保护尺度池”和“多跟踪器融合”来保证目标跟踪算法的高实时性高鲁棒性，通过引用自适应环节可以使本发明方法应用于任何场景下的目标跟踪和目标尺度估计，克服了现有方法中采用固定参数，在一些场景中跟踪精度低的问题。本发明可以应用于目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN110147848B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910440797.X
申请日：2019-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于时变滤波理论的辐射源个体特征增强方法，本发明涉及辐射源个体特征增强方法。本发明的目的是为了解决现有辐射源个体识别准确率低，以及由于主信号参数发生变化时带来的识别失效的问题。过程为：一、对多分量信号进行时频分布计算，并进行时频信息提取，获得主信号分量中各个信号分量的时频信息；二、基于阶时变短时分数阶傅里叶变换的时变滤波算法对主信号分量中各个信号分量逐一恢复分离，得到主信号分量之和的估计结果；三、将辐射源信号减去主信号分量之和的估计结果，得到多分量信号的残余分量；四、对残余分量进行特征提取，构建特征向量；五、将构建的特征向量输入分类器，输出分类识别结果。本发明用于辐射源个体特征增强领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107437241B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201710677115.8
申请日：2017-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种结合边缘检测的暗通道图像去雾方法，本发明涉及结合边缘检测的暗通道图像去雾方法。本发明的目的是为了解决现有技术对图像进行去雾处理存在处理后图像颜色较暗、天空等区域容易出现颜色失真及边沿模糊等的问题。过程为：得到源图像、计算图像暗通道、大气光值、图像透射率、细化后的图像透射率、无雾图像、提高亮度后的无雾图像；将源图像转换成灰度图像；得到进行高斯低通滤波后的灰度图像；判断前20分之一行是否亮度平稳；判断源图像前40分之一行RGB三个通道的值是否平稳；对全方向的边沿图像进行二值化，得到去噪后的图像；得到未细化和细化的天空区域图像；得到最终的处理结果图像。本发明用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN109212475B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201811209770.1
申请日：2018-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 基于方位角和俯仰角信息的双机无源定位方法，属于无源定位领域。传统方法进行无源定位时所需观测站数目多，定位精度低和测量误差大。本发明方法通过在模拟作战环境的空间直角坐标系中建立两架观测飞机与目标辐射源之间的空间观测模型；利用观测飞机观测目标辐射源到达观测飞机的方位角和俯仰角的观测信息；之后建立线性观测方程的矩阵形式；之后建立两架观测飞机联合的基本观测方程；之后建立两架观测飞机联合的矩阵形式的最终观测方程；之后利用最小二乘估计方法求解最终观测方程，得到目标辐射源的空间位置坐标。本发明计算出的目标坐标精度高，且复杂度低，计算量小，实现速度快。
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公开(公告)号：CN110969967A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911330060.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 物联网下视觉暂留风扇及风扇上视觉暂留图像的应用方法，涉及视觉暂留领域，是为了解决现有的基于视觉暂留的风扇的用户体验性差、应用人群受限的问题，本发明是一种基于Arduino和视觉暂留技术的的小风扇，该风扇用户体验性强、应用人群十分广泛，老少皆宜。
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公开(公告)号：CN110047052A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910341110.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于FPGA的强光抑制夜视增强方法，属于图像处理领域。现有对夜间可见光视频图像的处理存在不能同时对黑暗处和强光处的图像进行处理的技术缺陷，以及图像处理计算量大，不适用在FPGA中实现的问题。一种基于FPGA的强光抑制夜视增强方法，搭建基于核心处理器FPGA的硬件视频处理平台，并利用图像传感器获取当前场景的视频图像；对采集得到的视频图像，在FPGA中对夜间图像通过黑暗处图像增强、强光照抑制和bayer类型的视频图像转为RGB格式彩色视频图像输出的算法进行改进；对经过FPGA处理后的bayer数据进行彩色变换，得到RGB格式的彩色图像。本发明能够同时对图像中的黑暗处进行增强和对强光处进行抑制处理，从而提升整体视频图像的质量和视觉效果。
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公开(公告)号：CN109977914A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910277669.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供基于VMD的自适应降噪方法，属于信号处理技术领域。本发明首先分别对含噪声的多分量信号和纯噪声信号进行VMD分解，并计算分解后的本征模态函数的能量，然后将这两个本征模态函数的能量进行对比得到噪声分量和信号分量；对于噪声分量，利用信号间隙降噪的方法获得降噪后的噪声分量，做差即可求得噪声信号；对信号分量进行自适应滤波处理，获得信号分量中的噪声，做差即可求得降噪后的信号分量；最后对降噪后的各个本征模态函数求和，即可求得最终降噪后的信号。本发明解决了现有信号降噪技术会极大的破坏信号的连续性特征的问题。本发明可用于语音系统、雷达侦察等多种信号降噪的场景当中。
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