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公开(公告)号：CN107687850A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710617653.8
申请日：2017-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G01C21/165 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉和惯性测量单元的无人飞行器位姿估计方法，包括并行的跟踪线程、局部地图线程和深度滤波器线程，所述跟踪线程用于跟踪摄像机的相对运动、视觉信息和惯性信息融合，所述局部地图线程用于检测新的FAST角点，估计三角化测量3D点的深度，并在初始化时对齐视觉和惯性帧，所述深度滤波器线程用于更新3D点的种子。本发明的有益效果是：采用基于视觉和惯性测量单元信息融合的方法，通过跟踪、深度滤波、局部地图三个并行线程，可以达到较高的精度,并且有较高的运行效率，在计算能力受限的嵌入式设备上也能达到较快的估计速度，能满足实时性较高的使用场合。
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公开(公告)号：CN106250928A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610619782.6
申请日：2016-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/00973
Abstract: 本发明提供了一种基于图形处理单元的并行逻辑回归方法及系统，该基于图形处理单元的并行逻辑回归方法包括如下步骤：模型梯度计算步骤：针对逻辑回归使用最速梯度下降法进行训练，使用图形处理单元并行计算模型的梯度；模型参数更新步骤：在图形处理单元上使用梯度方向并行更新逻辑回归模型中每个特征的参数。本发明的有益效果是：本发明的基于图形处理单元的并行逻辑回归方法及系统，提高了逻辑回归训练中数据计算速度。
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公开(公告)号：CN106096613A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610380344.9
申请日：2016-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/54 , G06T7/0002 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明提出了一种基于角点特征的图像多目标检测方法及装置，通过对纤类图像所蕴含的角点、骨架和曲率序列等自然特征进行分析和抽象，研究该类图像可用于计算机理解和高压缩比传输的结构化表示方法；利用角点和骨架特征来描述非规则目标区域，也可推广到涉及图像目标区域探测的其它应用场景，也有利于使得混纺纤维的种类识别朝智能化、自动化方向发展。本发明拟以光学显微镜放大图像为对象探索适合边缘线灰度模糊特征的盲复原算法，以图像局部特征相关的角点检测和提取为目标，研究结构特征层次化表示和基于空间邻域相关性的结构化描述方法，以期形成若干创新突破，为解决图像纹理提取和特征表示问题提供有效技术途径。
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公开(公告)号：CN106056553A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610378196.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/005 , G06T2207/10004 , G06T2207/20052 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提出了一种基于紧框架特征字典的图像修复方法，利用离散余弦变换DCT‑Ⅱ型正交矩阵，构造出具有冗余性的离散余弦变换DCT框架系统，并成功应用于图像修复领域，有效的修复图像的文理结构信息。图像在DCT小框架基的分解下，得到的框架系数代表图像不同方向或不同阶的边缘特征信息，同时利用框架系数稀疏的先验知识，建立基于加权l1范数的DCT框架系数优化模型，提出基于逼近算子的迭代算法获取模型的解。在概率模型的假设下，利用拉普拉斯概率分布先验模型近似几何框架系数的实际概率分布，同时假设模型噪声的高斯分布条件下，利用MAP技术建立自适应稀疏软阈值算子，对图像进行几何框架系数稀疏表示，既能够保护边缘特征又能滤除噪声。
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公开(公告)号：CN105578455A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610054770.3
申请日：2016-01-27
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: H04W12/00 , H04L63/1416 , H04W24/04
Abstract: 本发明在分析了机会网络中自私节点和恶意节点异常行为的基础上，并根据机会网络非全连通、自组织等特点提出了动态信任模型。节点通过动态信任模型中的监测机制记录与其它节点的交互信息，并将记录的信息量化为节点间的直接信任度，包括满意度、健康度、连通度等。为更准确地衡量节点之间的信任程度，节点考虑自身偏好，选择性地接收其它节点的推荐信任。针对恶意节点的共谋攻击，该模型通过统计反馈消息的发送方和确认方，且不断收集其它节点推荐的反馈消息，根据反馈消息的发送方所占比例对共谋攻击节点进行检测。本发明用于处理机会网络的安全问题，同时能够降低网络高延迟，提高传输成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103605493A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310632348.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F7/08
Abstract: 本发明提供了一种基于图形处理单元的并行排序学习方法及系统，该并行排序学习方法包括构建查询及文档偏序对：针对每个查询，根据训练集中文档与查询的相关度构建出文档偏序对，每一个文档偏序对为一个模型的训练样本；模型参数训练：估计评分函数中关于每个特征的权重参数取值；文档评分：根据模型参数训练步骤中估计出的模型参数和文档评分函数计算每个文档的得分；文档排序：根据每个文档的得分，选择排序算法对文档进行排序，然后把排序后的结果提供给查询用户。本发明的有益效果是本发明的基于图形处理单元的并行排序学习方法及系统，提高排序学习中数据计算速度。
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公开(公告)号：CN103596133A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310616970.X
申请日：2013-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种连续查询的位置匿名方法，包括：接收到匿名查询时，检测待匿名查询集合中每个未过期的待匿名查询；当所述未过期的待匿名查询满足质量模型时，将所述待匿名查询插入候选匿名集合；当所述待匿名查询集合中的待匿名查询均检测结束时，在候选匿名集合中查询的数量大于或等于预设的匿名度时，将所述候选匿名集合形成匿名圆，并判断该匿名圆是否满足隐私模型；当该匿名圆满足隐私模型时，对匿名圆的圆心进行调整，返回匿名圆。本发明还公开了一种连续查询的位置匿名方法及隐私保护系统。本发明提高了连续查询的隐私保护，提高位置服务质量与匿名效率。
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公开(公告)号：CN103488662A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310112420.4
申请日：2013-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图形处理单元的并行化自组织映射神经网络的聚类方法及系统，相对传统的串行化聚类方法,本发明通过算法的并行化和基于图形处理单元的并行加速系统，能更快的实现大规模数据的聚类。本发明主要涉及两方面的内容：(1)首先，针对图形处理单元的高并行计算能力的特点，设计了一种并行化自组织映射神经网络的聚类方法，该方法通过并行化统计文档的关键词词频得到词频矩阵，通过并行化计算文本的特征向量生成数据集的特征矩阵，通过并行化的自组织映射神经网络聚类得到海量数据对象的簇结构；(2)其次，利用图形处理单元(GPU)和中央处理器(CPU)之间的计算能力的互补性,设计了一套基于CPU/GPU协作框架的并行化文本聚类系统。
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公开(公告)号：CN103023653A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210524435.7
申请日：2012-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明公开一种低功耗的物联网安全组通信方法及装置，其方法包括：基于哈希函数和密钥树进行物联网安全组的组密钥的协商，使所述物联网安全组中的各个组员获取各自共享的组密钥；所述物联网安全组中的各个组员之间基于所述共享的组密钥进行通信并管理所述组密钥。本发明提出的一种低功耗的物联网安全组通信方法及装置，将哈希函数和密钥树结合起来，既能实现组密钥的协商通信，又能保证快速高效的实现组密钥的更新，采用黑名单技术并设计了基于投票机制的异常节点检测，提高了物联网安全组通信的灵活性和安全性。
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公开(公告)号：CN304613600S
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201730405200.X
申请日：2017-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 1．本外观设计产品的名称：无人飞艇机架。
2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于浮升一体化飞艇。
3．本外观设计产品的设计要点：在于十字型机架，前后螺旋桨实现飞艇俯仰和升降，左右螺旋桨实现飞艇转向和前进，这样的结构可以省去飞艇尾翼。
4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图1。
5．省略视图：本外观设计产品的后视图与主视图对称，故省略后视图。
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