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公开(公告)号：CN110399876B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910815317.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种基于关系推理的目标搜索方法，属于计算机视觉识别技术领域，该方法通过优化Apriori算法，建立对象间的关系图，再通过简化YOLO V3，输出需要搜索的目标物体，并用边界框标出，即使目标物体不在视线范围内，通过建立的对象间的关系图也能够找到预期目标物体最有可能出现的其他相关对象，用边界框框出其他相关对象并输出，本发明缩小了Apriori算法的搜索范围并提高了对象搜索的效率，为物体间交互操作提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110719279A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910953413.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的网络异常检测系统及检测方法。检测系统包括编码处理模块、数据归一化模块、特征选择模块，准确率模块以及观测者操作特性曲线绘制模块，检测方法为首先对KDDCUP 99数据集中的离散型特征采用one-hot编码处理为数值型，然后采用Min-Max进行特征处理，其次降维处理并输入到MLPClassifier多层感知机分类器中得出预测结果，最后输入到观测者操作特性曲线绘制模块中绘制出ROC曲线，采用多层感知机神经网络，通过L2正则化方法防止出现过拟合，并调整隐藏节点同时采用交叉验证的方法不断训练与调试，通过与KNN和SVM进行对比，运行时间及正确率都优于上述两种方法，验证了本发明的优越性。
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公开(公告)号：CN110503260A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910767270.8
申请日：2019-08-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于动态路径规划的AGV调度方法，属于优化调度技术领域，该策略对AGV工作场地进行初始化，可实现不同精度的调度，并初始化工作地图，可以对实际地图进行模拟，可解决任意场景下的多单位多任务问题；基于弗洛伊德算法建立的邻接矩阵和距离矩阵，对AGV选择过程和AGV在执行过程中的避障情况进行了优化调度，实现单步动态规划AGV的执行路线，缩短AGV移动时间，提高工作效率，对工业自动化生产向柔性生产模式的方向转化起到重要的作用。
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公开(公告)号：CN110532251B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910800615.5
申请日：2019-08-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种基于布隆过滤器算法的地震台网大数据去重的方法。其特征是：步骤1通过TCP/IP协议接收多路数据流数据，并按字节进行拆包操作，并对拆包后的每个包进行解析；步骤2将经过拆包处理后的所有数据包进行一次去重过滤判断，并存储到布隆过滤器中；步骤3对解析出的包含特定含义字段的数据包进行判断是否需要二次去重过滤，并存储到HBase数据库中；步骤4将存储到HBase数据库中的数据包解析为地震数据MSEED格式，并存储到磁盘中永久保存，需要输出时以台网名、台站名、通道、采样率和时间组合的方式进行自动命名；步骤5利用obspy.merge方法对存储到HBase数据库中的数据包进行三次去重判断；步骤6通过TCP/IP协议建立连接，实现服务器端，将处理后的数据包以数据流的方式转发出去，并持续监听发送端口是否有请求。本发明从功能上将多路数据流汇总成单路数据流，通过布隆过滤器的一次去重、HBase数据库的二次去重以及obspy.merge方法的三次去重实现实时大数据的去重。
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公开(公告)号：CN110532251A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910800615.5
申请日：2019-08-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种基于布隆过滤器算法的地震台网大数据去重的方法。其特征是：步骤1通过TCP/IP协议接收多路数据流数据，并按字节进行拆包操作，并对拆包后的每个包进行解析；步骤2将经过拆包处理后的所有数据包进行一次去重过滤判断，并存储到布隆过滤器中；步骤3对解析出的包含特定含义字段的数据包进行判断是否需要二次去重过滤，并存储到HBase数据库中；步骤4将存储到HBase数据库中的数据包解析为地震数据MSEED格式，并存储到磁盘中永久保存，需要输出时以台网名、台站名、通道、采样率和时间组合的方式进行自动命名；步骤5利用obspy.merge方法对存储到HBase数据库中的数据包进行三次去重判断；步骤6通过TCP/IP协议建立连接，实现服务器端，将处理后的数据包以数据流的方式转发出去，并持续监听发送端口是否有请求。本发明从功能上将多路数据流汇总成单路数据流，通过布隆过滤器的一次去重、HBase数据库的二次去重以及obspy.merge方法的三次去重实现实时大数据的去重。
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公开(公告)号：CN110399876A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910815317.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于关系推理的目标搜索方法，属于计算机视觉识别技术领域，该方法通过优化Apriori算法，建立对象间的关系图，再通过简化YOLO V3，输出需要搜索的目标物体，并用边界框标出，即使目标物体不在视线范围内，通过建立的对象间的关系图也能够找到预期目标物体最有可能出现的其他相关对象，用边界框框出其他相关对象并输出，本发明缩小了Apriori算法的搜索范围并提高了对象搜索的效率，为物体间交互操作提供依据。
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