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公开(公告)号：CN117953379A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410164245.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N20/00 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于高光谱数据与机器学习的可信任种子鉴别方法及系统，本方法包括：收集农作物种子的原始高光谱图像，并进行预处理，农作物种子包括待预测种子和已知品种种子；对预处理后的所有农作物种子的原始高光谱图像进行特征提取，得到光谱特征数据，光谱特征数据包括整个种子区域的空间特征、平均光谱特征和方差光谱特征；对光谱特征数据进行预处理；基于预处理后的光谱特征数据，使用可信任k近邻分类方法对农作物种子进行品种分类，得到待预测种子的品种类别。本发明实现了一种自动、简单、高效和可信任的农作物种子品种鉴别方法，提高了光谱特征的判别性，提高了农作物种子品种的鉴别正确率，提高了每个种子分类结果的可信度。
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公开(公告)号：CN116402067B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310359660.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多语种的自监督跨语言文字风格保持生成方法，所述方法包括如下步骤：一、建立用于实现跨语言生成任务的条件生成对抗网络模型；二、条件生成对抗网络模型在多语言真实数据中进行自监督训练，且在自监督训练过程使用识别器和条件生成对抗网络模型联合训练，提升最终的风格文本图像可辨读性。本发明综合利用风格迁移、生成对抗网络、图像修复、场景文字擦除和图像文字识别等技术，面向多语种实施跨语言文字风格保持生成，将图像的文本内容修改为另一种语言的新文本，同时保留图像中文字风格和背景纹理，能够解决图像翻译后的结果面临替换前后文本风格不一致、背景纹理不协调等问题，给用户带来更好的图像翻译体验。
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公开(公告)号：CN115965953B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310009003.0
申请日：2023-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像与深度学习的粮种品种分类方法，本发明属于粮种品种分类领域，包括：获取粮种的多通道高光谱图像，对多通道高光谱图像预处理得到预处理高光谱图像数据集，基于预处理高光谱图像数据集获得第一特征图；其中，预处理高光谱图像数据集包括若干拼接图像；构建粮种品种分类网络模型，其中，粮种品种分类网络模型包括粮种品种分类模块；基于粮种品种分类模块指导训练粮种品种分类网络模型，得到优化粮种品种分类网络模型；将拼接图像输入到优化粮种品种分类网络模型，得到粮种品种分类结果。本发明利用高光谱成像和深度学习技术，提出了一种简单、高效、无损、经济、自动化的粮种品种分类方法。
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公开(公告)号：CN115965844B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310008956.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于视觉显著性先验知识的多聚焦图像融合方法,包括以下步骤：获取显著性目标检测任务的数据集和自然图像的数据集，并基于所述自然图像的数据集，获取带有伪标签的伪多焦距图像；构建基于等距域变换的空域注意力模块和通道域注意力模块，并结合双分支结构网络构建基于视觉显著性先验融合模型；将所述显著性目标检测任务的数据集作为所述基于视觉显著性先验融合模型的预训练任务的输入，获得基于视觉显著性先验融合模型的预训练权重；通过所述带有伪标签的伪多焦距图像继续对所述基于视觉显著性先验融合模型进行下游任务的训练，获得融合图像。本发明采用显著性目标检测减少了预训练任务目标域与多聚焦图像融合任务目标域之间的差异。
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公开(公告)号：CN116563422A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310345363.8
申请日：2023-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T11/60 , G06F40/109 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种文字图像风格的细粒度编辑方法，所述方法提出了针对文字图像风格的编辑框架，整体架构遵循前景文本和背景纹理分离、前景文本内容和风格分离的原则，这样能够自由修改前景文本而不破坏背景纹理、编辑文本风格属性而不影响文本内容；提出了隐空间向量的语义解析和分离方法，首次确定了文字风格能够解耦为旋转角度、字体和颜色等不同的细粒度风格属性，从而为语义编辑方法奠定基础；提出了同时支持有监督和无监督的细粒度文字风格属性编辑方法，能够对文字形状、字体和颜色等风格属性进行编辑。该方法适合文字图像的编辑框架，解耦文字风格为形状、颜色和字体等属性，实现文字风格精细控制和细粒度编辑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116384587A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310472579.0
申请日：2023-04-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/10 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向平台经济的服务生态健康评估与优化系统及方法，所述服务生态健康评估与优化系统包括服务生态系统、环境模拟器和强化学习智能体，其中：所述服务生态系统用于为需求使用接入的服务建立服务方案，并执行强化学习智能体选择的动作，得到系统新状态；所述环境模拟器用于模拟服务生态系统的运行环境，将通过服务生态健康评估方法计算得到的当前系统状态的观测值提供给强化学习智能体，同时将强化学习智能体选择的动作作用于服务生态系统；所述强化学习智能体用于根据当前系统状态的观测值选择动作，并根据奖励函数更新策略，实现服务生态系统的自动优化。本发明支持渐进式演化和突变式演化策略，并允许用户指定演化方向。
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公开(公告)号：CN115983729A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211603456.8
申请日：2022-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了一种基于供需时空匹配的社区服务画像构建方法及装置，属于智慧社区服务领域，通过分析特定时间窗口内的需求和服务能力分布情况，从时间维度和时空维度逐步建立起需求和服务能力分布模型，在分布模型的基础上从时间维度和时空维度分析社区服务的供需匹配情况，明确供需匹配薄弱点及其不匹配程度，进而得到社区服务画像，用于实现对社区服务的刻画，克服了当前技术没有考虑从时空维度分析社区服务供需匹配情况的问题。此外，还重点刻画了社区服务画像中关于服务满足需求水平这一侧面，通过社区服务画像可以有效支撑社区服务方案的优化，实现服务需求的充分满足、资源利用率和服务效率的提高。适用于对社区服务供需匹配情况的分析。
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公开(公告)号：CN115965844A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310008956.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于视觉显著性先验知识的多聚焦图像融合方法,包括以下步骤：获取显著性目标检测任务的数据集和自然图像的数据集，并基于所述自然图像的数据集，获取带有伪标签的伪多焦距图像；构建基于等距域变换的空域注意力模块和通道域注意力模块，并结合双分支结构网络构建基于视觉显著性先验融合模型；将所述显著性目标检测任务的数据集作为所述基于视觉显著性先验融合模型的预训练任务的输入，获得基于视觉显著性先验融合模型的预训练权重；通过所述带有伪标签的伪多焦距图像继续对所述基于视觉显著性先验融合模型进行下游任务的训练，获得融合图像。本发明采用显著性目标检测减少了预训练任务目标域与多聚焦图像融合任务目标域之间的差异。
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公开(公告)号：CN115756407A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211460161.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于场景‑行为融合和模型驱动的元宇宙服务开发方法，属于计算机服务技术领域。它能够支持元宇宙下服务流程、交互、场景等的建模。包括以下步骤：S1.对场景‑行为融合服务设计建模；S2.构建一个元宇宙应用开发建模工具；S3.进行服务设计模型与实现模型的映射和转换；S4.将元宇宙服务实现模型转换为元宇宙环境下虚拟现实的模拟；本发明提出了一种系统的建模语言和开发方法，将元宇宙内场景、角色和行为深度融合，相比传统软件开发方法该发明可以有效地表示元宇宙三维空间内用户的操作及交互，同时通过模型驱动方法，从编程问题中抽象化，以便服务设计者能够在不需要编写过多代码的情况下，通过场景‑行为融合的建模语言自动开发应用。
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公开(公告)号：CN111914435B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010833151.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向时空界的多方协作式服务价值‑质量‑能力建模方法，该方法分模式层、实例层和会话层三个层次建模。本发明的方法能够从功能模型、非功能模型、时空界模型三方面详细刻画服务基本属性和特征，并针对服务表现的新的协作特征，充分利用多领域各参与者已有业务模型或服务规范，高效灵活地完成多方协作服务抽象决策层和具体实现层的建模工作，最终模型将为企业决策、服务部署、业务执行提供可靠支持。本发明可以使多参与方并行建模，互不干扰，充分利用已有的业务流程模型进行扩展标注，节省多方协作服务建模时间和成本，确保服务模型的完整性和层次性。
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