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公开(公告)号：CN115049704A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210695527.5
申请日：2022-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种单目标跟踪方法、装置、终端及存储介质，方法包括：将参考图像输入至特征提取网络，获取特征提取网络输出的第一特征图像，将待跟踪图像输入至特征提取网络，获取特征提取网络输出的第二特征图像，其中，参考图像中包括目标标记信息；将第一特征图像输入至编码器，获取编码器输出的中间特征图像；将中间特征图像和第二特征图像输入至解码器，得到解码器的输出数据，根据解码器的输出数据确定待跟踪图像中的目标跟踪结果，其中，解码器中包括了互相关运算。本发明在对待跟踪图像中的目标进行跟踪时，在解码器中结合了互相关运算，实现了更精确的特征融合，减少了背景或者其他信息的干扰。
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公开(公告)号：CN113516639A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110743677.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供了基于口腔全景X光片的检测模型的训练方法，应用于通过口腔全景X光片进行口腔异常的检测；包括：获取样本图像和初始口腔异常检测模型，样本图像具有特征标注；通过特征提取模型提取样本图像的图像特征；通过特征识别模型对图像特征进行识别处理，得到样本图像的识别结果和与识别结果对应的置信参数，置信参数用于指示所述识别结果的置信度；基于识别结果、置信参数和特征标注确定损失函数；依据损失函数训练特征提取模型和特征识别模型，得到目标口腔异常检测模型。通过利用深度学习等人工智能技术辅助医生进行口腔全景X光片全面诊断、提高检查效率与便捷度具有重要应用价值和社会效益。
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公开(公告)号：CN113221916A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110514446.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于跨域快速迁移的视觉拣选方法及装置，从缩小跨域特征之间的差异度出发，考虑单一相似性度量的局限性，提出了基于特征相似性度量加权融合的算法，使用多种相似性度量加权融合，对跨域特征进行全面分析、约束，以减小特征差异，提高拣选模型在真实域工作的准确率和工作效率；提出基于注意力机制的对抗学习算法，在考虑全局特征的基础上，针对零件所在的局部区域特征，使用注意力机制着重减小该区域的差异性，以学习跨域不变的特征，实现跨越仿真域与真实域之间的鸿沟，保证跨域后模型性能的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109512405B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910014382.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于局部点检测的脉象信号分割方法，其包括以下步骤：步骤S1，采集脉象信号；步骤S2，去除脉象信号中的高频噪声；步骤S3，去除脉象信号中的低频噪声，得到去除高频噪声、低频噪声的脉象信号；步骤S4，针对步骤S3得到的去除高频噪声、低频噪声的脉象信号，通过滑动窗口的方法检测波峰点位置；根据波峰点位置，选择波峰点前一段信号，检测起搏点的位置。采用本发明的技术方案，更好地保持所选择出来的起搏点的统一性，减少不同周期之间在时间轴上的差异，提高了平滑脉象信号的起搏点检测准确性，提高了平均周期的准确性，使平均周期更具代表性。
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公开(公告)号：CN110598666A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910886672.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法，包括依次执行以下步骤：汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤：提取输入的指纹图片的汗孔，采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提取汗孔的局部相似度；共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤：采用任意两个汗孔的局部描述子和汗孔间的位置关系建立共生描述子，基于共生描述子计算汗孔间的相似度，根据汗孔的相似度建立一对一的粗匹配；精匹配算法步骤。本发明的有益效果是：1.提出了一种基于共生描述子的汗孔相似度计算方法，该方法能有效提高汗孔相似度计算的精度；2.提出了基于局部拓扑结构一致性的精匹配算法，该算法能快速准确的去除错误匹配点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114543930B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210149821.6
申请日：2022-02-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01F23/04
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于图像识别的水位获取方法、装置及电子设备，其中方法包括：通过水尺检测模型识别水尺图像的目标水尺区域；确定目标水尺区域的各相邻两行像素向量之间的像素距离；根据各像素距离中的最大像素距离确定水尺上边界线；将目标水尺区域划分为多个子区域，通过梯度函数计算各子区域的二阶导数，根据各二阶导数确定水尺下边界线；获取目标水尺区域的水尺刻度信息；根据水尺上边界线、水尺下边界线和水尺刻度信息确定水位数据。这样，能够利用水尺刻度信息计算水位数据，不需要预先确定像素坐标与真实坐标对应关系，摄像头安装简单，操作简单、人工成本低，水位数据精度高。
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公开(公告)号：CN115293964A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210654312.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可泛化退化表征的超分重建训练数据生成方法。本发明提供的基于可泛化退化表征的超分重建训练数据生成方法，为含有不同退化特性的无标签真实低分辨率学习退化表征，并使用该退化表征作为条件信息输入到退化网络中以生成多种退化特性更加一致的低分图像，从而能够利用退化特性一致的低分图像‑高分图像作为数据对训练超分网络，得到更好的图像超分重建效果。
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公开(公告)号：CN113886607B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111199103.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/41 , G06F16/45 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的哈希检索方法、装置、终端及存储介质，方法包括：在样本数据集中选取至少一个样本数据；将目标样本数据分别输入至第一特征提取网络和第二特征提取网络，获取目标样本数据的第一特征和第二特征；根据目标样本数据的隐空间编码获取重构特征；根据目标样本数据的隐空间编码以及各个目标样本数据之间的相似性参数构建目标图，通过图神经网络获取目标样本数据的哈希码；根据各个目标样本数据之间的相似性参数、目标样本数据的哈希码、第二特征、第一特征和重构特征对第一特征提取网络的参数和每个隐空间编码进行更新；根据参数收敛后的第一特征提取网络获取待检索数据的哈希码。本发明能够提升哈希检索的性能。
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公开(公告)号：CN114155873A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111630541.9
申请日：2021-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0208 , G10L21/0224 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储介质，该方法包括粗分离阶段和细分离阶段，粗分离阶段先在单阶隐域所定义的粗粒度编码空间中初步分离混合语音，细分离阶段利用细粒度编码机制，将已存在的单阶隐域分解为高阶隐域，构建一个细粒度的编码空间，从而对初步分离的结果实现更加细粒度的特征分离。本发明设计了一个逐步细化的语音分离框架，可提供更精细的语音分离。
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公开(公告)号：CN113160289B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110345450.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳富联富桂精密工业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业印刷品图像配准方法及装置，具体为根据对应切割规则从模板图像和待配准图像中分别提取尺寸相同的切片，得到一组切片，将一组切片深度融合后得到图像切片对，将所述图像切片对输入配准网络模型中进行训练，得到配准图像切片；将所述配准图像切片舍去边缘部分，然后进行切片对位拼接，得到完整的配准印刷品图像。本发明配准网络模型骨架为类UNet网络，利用空间变换层对不同尺度的特征图进行非刚性配准，配准特征图与解码器中相邻尺度的特征图进行融合，同时相邻尺度配准场也进行融合，综合提升了模型对较大形变印刷品图像的配准能力。本发明能解决当前部分工业纸质印刷品图像配准存在的问题，配准效果好。
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