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公开(公告)号：CN115291210B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210881070.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
Abstract: 本发明提出一种结合注意力机制的3D‑CNN探地雷达三维图像管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达的实际三维回波图像进行预处理；对得到的探地雷达的三维回波图像进行人工标注，并进行置乱，然后随机分配至训练集和验证集，但是需要保证每次置乱后的训练集中每个类别的样本数保持相同；利用生成的训练集对添加注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；利用得到的神经网络模型，对探地雷达三维图像进行管线识别。本发明解决了传统识别方法以及基于2D‑CNN的神经网络识别方法识别准确率低和效率低的问题，同时通过添加注意力机制对3D‑CNN进行了改进，提高了网络模型对探地雷达三维图像的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113901878B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111068615.4
申请日：2021-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于CNN+RNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，对已经得到的探地雷达的三维回波图像进行直达波去除，以及小波去噪；将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，分别为横向管线、纵向管线、地下空洞和无目标四类，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；利用的训练集和验证集对CNN+RNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；利用训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测；采用本发明的方法对探地雷达三维回波图像的地下管线目标进行检测可以有效提高识别概率和识别速度，可以将地下管线目标识别概率提高到95％以上。
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公开(公告)号：CN116561564A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310530211.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10 , G06F17/14
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法。所述方法在信号能量最佳聚集的分数阶傅里叶变换域上确定信号的支撑区间，并基于分数阶小波变换理论，构建基于数据驱动的用于信号分解的分数阶小波基函数。然后，通过分数阶卷积运算，以构建的分数阶小波基函数为卷积核实现对信号的滤波分解。进一步地，根据构建的分数阶小波基函数设计用于信号重构的分数阶小波基函数，并基于信号分解结果利用分数阶卷积运算实现对信号的完全重构。与现有方法相比，能够避免信号在频域信号能量扩散导致信号各分量成分相互交叠而无法分离的问题。
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公开(公告)号：CN116484174A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310253733.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于可学习分数阶小波变换的信号稀疏分解与重建系统及方法，构建训练数据样本；针对于应用场景采集训练信号s(t)作为网络的训练数据样本；训练可学习分数阶小波变换深度卷积网络；采集S1训练数据样本中的待稀疏分解与重建的信号将S1采集得到的待稀疏分解与重建的信号输入S2训练完的可学习分数阶小波变换深度卷积网络进行稀疏分解与重建；最后输出重建信号；将分数阶小波变换的卷积级联分解算法和合成算法中预设的滤波器参数替换为可学习参量，通过反向传播算法更新，可以对目标信号实现稀疏分解与重建。
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公开(公告)号：CN116050000A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211172190.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国航空发动机研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17
Abstract: 本公开涉及航空发动机叶片设计技术领域，尤其涉及一种涡轮动叶气冷结构设计方法及装置、终端和存储介质。其中，该涡轮动叶气冷结构设计方法，包括：获取叶顶设计参数，根据叶顶设计参数进行叶顶设计，得到目标叶顶结构；获取叶片设计参数，根据叶片设计参数进行叶片设计，得到目标叶片结构；获取榫头设计参数，根据榫头设计参数进行榫头设计，得到目标榫头结构；根据目标叶片结构、目标叶顶结构和目标榫头结构，生成目标涡轮动叶气冷结构。采用上述方案的本公开可以降低涡轮动叶冷却结构的设计周期和设计成本，提高涡轮动叶气冷结构的设计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116011089A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211172196.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国航空发动机研究院
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , F01D5/18 , G06F111/10
Abstract: 本公开涉及航空发动机叶片设计技术领域，尤其涉及一种涡轮导叶层板冷却结构设计方法及装置、终端和存储介质。其中，该涡轮导叶层板冷却结构设计方法，包括：获取叶片型线二维参数和叶片冷却三维参数；根据叶片二维设计参数进行叶片型线二维设计，得到目标叶片二维结构；基于目标叶片二维结构，根据叶片冷却三维参数进行叶片三维冷却设计，得到目标涡轮导叶层板冷却结构。采用上述方案的本公开可以减少涡轮导叶层板冷却结构的设计周期、工作量和错误率，简化设计操作并提高设计效率。
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公开(公告)号：CN113047915B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110361617.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 国能粤电台山发电有限公司 , 南京遒涯信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: F01D17/10
Abstract: 减小汽流激振力的顺序阀启闭方案优化方法，属于汽轮机技术领域。解决了现有汽轮机顺序阀启闭方案存在安全性差或经济成本高的问题。本发明采集汽轮机组的轴振信号，当轴振信号幅值超过安全阈值，三阀组合优化调整策略、双对角预开启策略、顺序阀预开启策略、优化顺序阀策略或单/顺序阀结合策略，利用不平衡汽流力来改变高中压转子在汽缸中的位置，达到优化通流间隙的目的，最大限度地减小密封激振力和叶顶间隙激振力。本发明适用于汽轮机技术领域。
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公开(公告)号：CN114169410A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111383573.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于长短期记忆模型的探地雷达地下空洞目标自动识别方法，对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行预处理，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行预筛选，标记明确空洞目标像素位置；对已标记的图像数据进行增广处理，得到处理后的具有相似分布的增广图像数据集；使用增广图像数据集，进行特征提取，对提取到的特征数据进行标准化处理，得到特征向量数据集；将得到的特征向量数据集分为训练集和验证集，对长短期记忆模型进行训练，得到权重模型；将得到的验证集输入得到的权重模型，对图像进行目标识别分类；采用本发明的方法能有效的提高识别概率，将识别概率提高到90％以上。
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公开(公告)号：CN114169402A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111354267.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于门控循环单元的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。所述门控循环神经网络的GRU有两个门：重置门和更新门；重置门主要决定了到底有多少过去的信息需要遗忘，根据输入xt，当前重置门的输出rt和上一时间步隐藏状态ht‑1得到候选隐藏状态如果重置门近似0，上一个隐藏状态将被丢弃；而更新门帮助模型决定到底要将多少信息传递到未来，或到底前一时间步和当前时间步的信息有多少是需要继续传递的，更新门zt根据上一时间步的隐藏状态ht‑1和当前时间步的候选隐藏状态得到当前的隐藏状态ht；重置门和更新门的激活函数σ是sigmoid函数。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN113850102A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010596650.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01S13/931 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及多传感器融合技术领域，具体的说是一种基于毫米波雷达辅助的车载视觉检测方法及系统，其特征在于，分别通过毫米波雷达模块和双目视觉模块获取目标雷达数据以及目标图像数据，对目标雷达数据和目标图像数据分别预处理后，搭建雷达与视觉信息融合模型，利用雷达与视觉信息融合模型对目标一致性进行判断，本发明与现有技术相比，能够有效减少事故发生的可能性，提高汽车的安全驾驶性能。
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