公开(公告)号：CN116563309A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310540667.X

申请日：2023-05-14

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王莉莉 ,  张仁帅

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464

Abstract: 皮肤癌症是一种严重危害人身体健康的公共卫生疾病。皮肤镜图像的准确分割有助于提高计算机辅助诊断系统的诊断率。黑色素瘤是各种皮肤癌中最致命的一种，但是由于病变与皮肤之间对比度低、黑色素瘤与非黑色素瘤病变之间的视觉相似性高、毛发噪声干扰等特点，黑色素瘤的准确识别极具挑战性。本发明公开了一种有效的黑色素瘤分割算法。该算法结合毛发噪声去除算法能有效的去除皮肤镜图像中的毛发噪声；RSU‑Inception‑L模块可以提取更加丰富的图像特征；DICE+BCE混合损失函数解决了BCE损失函数偏向于关注非病变区域而不是病变区域的问题。使用ACC、Precision、Recall、mIoU和Dice指标测试模型的准确性，评估结果表明，本发明提出的皮肤分割算法在ISIC2018数据集上表现出优异的性能。

公开(公告)号：CN116258890A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211598833.3

申请日：2022-12-14

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 张信杰 ,  王莉莉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/22 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明针对YOLOv5s模型大参数多，无法有效的检测密集安全帽目标。提出了一种安全帽检测算法YOLO‑M。首先，在特征提取阶段使用MobileNetv3代替CSPDarkNet53；其次，改进通道空间注意力机制，让模型更好的注意到密集目标；最后，利用残差思想改进特征融合阶段，结合浅层特征提升检测目标的效果。实验表明，该算法在数据集上比普通的二阶段算法有更好的检测效果。

公开(公告)号：CN109189858A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201811082449.1

申请日：2018-09-17

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王莉莉 ,  陈德运 ,  陈峰 ,  方有成 ,  葛树威

IPC: G06F16/27 ,  G07C5/00 ,  G07C5/08

CPC classification number: G07C5/008 ,  G07C5/0841

Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的汽车行驶记录仪数据存储方法及系统，包括：步骤一、汽车行驶记录仪实时采集车身数据；步骤二、汽车行驶记录仪将车身数据进行区块数据处理；步骤三、汽车行驶记录仪通过无线或有线方式将区块数据上主链；步骤四、执法管理系统对区块数据进行侧链数据处理后上主链；步骤五、运行管理系统对区块数据进行侧链数据处理后上主链；步骤六、普通数据使用者从主链下载汽车行驶记录仪区块数据。本发明采用区块链技术作为汽车行驶记录仪数据存储和安全策略，不仅降低了对数据存储环境的要求，同时又且不受中心管理系统的安全限制，是一种有效的方法。

公开(公告)号：CN119295836A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411593628.7

申请日：2024-11-08

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李骜 ,  叶海天 ,  孔德渠 ,  谷凤伟 ,  杨海陆 ,  王莉莉

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74

Abstract: 一种联合空谱关联与混合阶相似性的光谱图像地物分类方法，属于遥感图像处理和分类领域，该方法首先通过熵率超像素分析将高光谱数据集提取出的第一主成分进行分割，堆叠每个区域提取的d维潜在特征得到潜在特征矩阵。然后，根据波段间相关系数矩阵学习、高光谱波段间相似性矩阵学习以及空谱联合相关性学习得到总目标函数，并求解系数矩阵和波段间相似矩阵直到总目标函数值收敛。最后，根据求解所得波段间相似矩阵进行谱聚类，并选取信息熵最大的波段构成波段子集，对所得波段子集使用k近邻算法进行分类，得到分类结果，并计算分类准确率；与其他方法相比，本发明提高了分类的准确性，性能更加稳健。

公开(公告)号：CN119048784A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411059424.5

申请日：2024-08-03

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 许浩越 ,  王雁冰 ,  李骜 ,  王莉莉 ,  程媛

IPC: G06V10/762 ,  G06V40/16 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 一种基于标志点与张量多维图学习的非全面多视角人脸图像聚类方法，属于多媒体信息处理中的人脸图像聚类处理领域，本发明首先提取每个视角中的存在样本，并从这些存在样本中学习视角特定标志点，以表示包括非全面样本在内的所有样本的分布。再利用直接交替采样方法选择标志点，构建视角特定的标志点图，然后对每个视角的标志点图进行正交非负矩阵分解，得到视角特定的软指示矩阵。将各视角的软指示矩阵堆叠成张量，通过最小化张量Schattenp‑范数来捕捉视角间的高阶相关性和互补信息。通过统一的二分图框架和张量低秩约束，有效处理视角间的不完全性，再将每个视角的软指示矩阵进行融合，得到最终的共识指示矩阵。利用奇异值分解和K均值聚类对其进行聚类分析，得到最终聚类结果。以此促进模型的自适应性和鲁棒性。与其他方法相比，本发明的精确度更高，性能更加稳健。

公开(公告)号：CN118733984A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410641502.6

申请日：2024-05-22

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 杨海陆 ,  何正阳 ,  张金 ,  李骜 ,  陈晨 ,  王莉莉

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于异构图的随机游走属性网络嵌入和社区发现方法。首先，结合异构图中结构节点的结构重要性、属性重要性，以及异构图中属性节点的属性重要性，计算结构节点的影响力；其次，构建异构图的加权图及其转移概率矩阵；然后，构建加权图随机游走序列，游走时属性节点作为中介节点实现无连接节点之间的游走，低影响力节点作为桥接节点实现游走跨越，降低游走序列中的冗余信息；最后，利用skip‑gram模型对游走序列进行训练，学习每个节点的低维向量表示，根据k‑means聚类算法，对节点的低维向量进行聚类，实现社区划分。

公开(公告)号：CN115512708B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211218439.2

申请日：2022-10-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 陈晨 ,  李文文 ,  孙文泽 ,  杨海陆 ,  王莉莉 ,  陈德运

IPC: G10L17/04 ,  G10L17/06 ,  G06F18/28 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于区分性字典与分类器联合学习的说话人识别方法，该方法在训练数据中增加分类器参数和正则化参数，提高了传统说话人识别系统的正确率，是在传统字典学习基础上的创新。本发明在训练阶段，首先对语音提取i‑vector，将其和One‑Hot拼接后作为稀疏分解的输入；然后初始化字典和分类器参数，获取i‑vector在字典上的稀疏表示；最后利用K均值‑奇异值分解(KSVD)算法更新字典。在识别阶段，首先利用字典与其二范数的商作为识别阶段的字典，同理得到分类器参数；然后计算测试语音在字典上的稀疏表示，分类器参数和稀疏表示的积是说话人在不同字典上的得分；最后判断得分最高说话人是否是测试说话人。本发明可以应用于说话人识别领域。

公开(公告)号：CN116756600A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310720045.5

申请日：2023-06-17

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 杨海陆 ,  张庆财 ,  张金 ,  孔德龙 ,  李骜 ,  陈晨 ,  王莉莉

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F17/16 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明针对基于随机游走的网络嵌入和社区发现方法存在忽略节点属性信息、游走时没有考虑社区中节点的中心性和边界性等问题，提出了一种基于随机游走的属性网络嵌入和社区发现方法。首先，计算节点拓扑和属性相似度，构建联合相似度矩阵。其次，分别构造偏向社区边界和内部游走的转移概率矩阵，更好地识别社区中心和边界，保持社区结构。接着，根据节点度和属性数设置游走次数和长度，减少低度和低属性节点过采样造成的冗余信息以及手动设置游走参数带来的不便。最后，通过Skip‑Gram模型得到的节点嵌入向量并运用k‑means聚类得到社区划分结果。通过在真实数据集和人工数据集上进行实验，验证了所提算法的有效性。

公开(公告)号：CN115910073A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211186472.1

申请日：2022-09-27

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 陈晨 ,  代博涵 ,  白博超 ,  杨海陆 ,  王莉莉 ,  陈德运

IPC: G10L17/18 ,  G10L17/02 ,  G10L17/04 ,  G10L17/22 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于双向注意力残差网络的语音欺诈检测方法，能够有效提升欺诈语音检测系统的识别性能，防止欺诈语音通过自动说话人验证系统(ASV)。在训练过程中，本发明首先对语音进行预处理，并提取常数Q变换(CQT)特征矩阵，将其作为残差网络(ResNet)的输入，利用ResNet提取浅层特征，然后将此特征输入双向注意力网络，以区分特征中不同维度的重要程度，从而得到区分性更强的特征表示。在测试阶段，利用训练好的网络模型作为真实语音与欺诈语音的分类器，对语音进行打分，根据打分结果对真实语音与欺诈语音进行分类。实验结果表明，本发明方法能够明显提升欺诈检测系统的性能，保护ASV系统免受不法用户的侵害。本发明可应用在语音处理和生物识别领域。

公开(公告)号：CN113409416A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110696094.0

申请日：2021-06-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吕和翔 ,  王莉莉 ,  杜彬 ,  陈德运 ,  贾伟楠

IPC: G06T11/00 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提出了一种基于最小二乘靶向修正的电容层析图像重建方法，包括：采用归一化的数据，带入最小二乘估计求出迭代初值；步骤二、用迭代初值带入公式求出系数矩阵的初始误差阵；步骤三、用初始误差阵求出修正的系数矩阵初值；步骤四、针对修正的系数矩阵求出其对应的法矩阵，并构建靶向矩阵初值；步骤五、采用L‑曲线法，根据靶向矩阵求出其对应的正则化参数；步骤六、加入随机噪声，模拟真实实验环境；步骤七、参数带入迭代公式进行迭代运算，根据条件得到迭代结束后的实验目标估值。本发明可以有效降低复杂噪声环境对电容层析图像重建结果精度的影响。