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公开(公告)号：CN116431335B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310276897.X
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 本发明提供一种基于控制组的容器消息队列资源配额控制方法。通过控制组中提供的信息，确定某项任务可以占用的消息队列配额；根据该任务当前已经占用的消息队列资源数量，与它所分得的配额进行比较，判断是否发生了配额已占满的情况；如果配额已经占满，则返回错误信息，拒绝分配；否则，执行分配个消息队列额度的步骤，分配内存空间，插入消息。本发明实现对于操作系统中的一项资源，即消息队列，进行配额的控制。
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公开(公告)号：CN118096586A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311178141.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于残差结构编码器解码器架构的视频人脸隐私保护方法，涉及视频隐私保护技术领域。所述方法包括：采集摄像头拍摄的人脸视频数据并将其处理为第一图片数据，提取所述第一图片数据中的人脸图片数据；将所述人脸图片数据进行模糊处理，获得模糊人脸图片数据；训练人脸和模糊人脸二分类模型，使用所述二分类模型识别所述人脸图片数据和所述模糊人脸图片数据；训练残差结构复杂编码器模型、残差结构复杂解码器模型和密码模型；本发明既可以在不降低视频质量的情况下实现较高程度的隐私保护，又可以在得到密码授权后对进行了隐私保护后的视频进行高度还原，同时该方法的操作非常简单，只需将训练好的模型接入需要隐藏视频的设备。
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公开(公告)号：CN115158349A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210659562.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于DQN系列强化学习算法的自动驾驶变道决策与控制方法。所述方法分别构建车辆决策层与车辆控制层，所述车辆决策层和车辆控制层均分别针对智能体与非智能体两大对象进行构建模型。本发明着重研究车辆自动变道行为决策问题，建立决策系统，使车辆在更为复杂的环境下、在不断试错迭代的过程中充分安全地变道，并通过仿真与目前主流的基于规则的决策算法对比研究，证实深度强化学习的优势，具有较强的理论和应用价值。
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公开(公告)号：CN116522323A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310259699.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种基于命名空间的容器消息队列读写管理方法。通过消息队列中提供的信息，确定某项任务可以读写哪个或哪些消息队列；查看该任务请求读写的消息队列，是否是已经获得了权限；如果该任务确实有权读写该消息队列，则予以放行，进行读取操作或者写入操作；如果没有权限读写该消息队列，则返回错误信息，拒绝进行读写操作。本发明实现对于操作系统中的一项资源，即消息队列，进行读写操作中访问权限的管理。
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公开(公告)号：CN117313142B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202311179669.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/58 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于图像隐写的视频人脸隐私保护方法，首先收集载体图片和人脸图片；接着对应搭建一个载体图像和载密图像二分类模型、一个密码模型、一个残差结构复杂生成器模型A和一个残差结构复杂生成器模型B；之后训练以上模型收集载密图片数据和还原秘密图片数据；原始视频中出现的人脸就得到了有效的保护及有需要的时候进行还原。本发明既可以在不降低视频质量的情况下实现较高程度的隐私保护，又可以在得到密码授权后对进行了隐私保护后的视频进行高度还原。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522323B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310259699.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种基于命名空间的容器消息队列读写管理方法。通过消息队列中提供的信息，确定某项任务可以读写哪个或哪些消息队列；查看该任务请求读写的消息队列，是否是已经获得了权限；如果该任务确实有权读写该消息队列，则予以放行，进行读取操作或者写入操作；如果没有权限读写该消息队列，则返回错误信息，拒绝进行读写操作。本发明实现对于操作系统中的一项资源，即消息队列，进行读写操作中访问权限的管理。
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公开(公告)号：CN117313142A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311179669.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/58 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于图像隐写的视频人脸隐私保护方法，首先收集载体图片和人脸图片；接着对应搭建一个载体图像和载密图像二分类模型、一个密码模型、一个残差结构复杂生成器模型A和一个残差结构复杂生成器模型B；之后训练以上模型收集载密图片数据和还原秘密图片数据；原始视频中出现的人脸就得到了有效的保护及有需要的时候进行还原。本发明既可以在不降低视频质量的情况下实现较高程度的隐私保护，又可以在得到密码授权后对进行了隐私保护后的视频进行高度还原。
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公开(公告)号：CN114802307B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210563712.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
IPC: B60W60/00 , B60W30/18 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制方法，属于自动驾驶技术领域。本发明解决了现有自动驾驶车辆在人工驾驶车辆与自动驾驶车辆处于混行状态时，横向控制过程中存在安全性、舒适性差的问题。它建立智能体拓扑图，对智能体拓扑图中顶点的特征进行提取；将智能体拓扑图中每个顶点的特征输入至深度拓扑图卷积网络对智能体拓扑图每个顶点之间的交互作用建模，获取智能体拓扑图中每个顶点的表征特征；采用深度估值网络获得自动驾驶车辆的横向动作估值；选择横向动作估值最大的横向动作对目标车辆横向控制。本发明适用于自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制。
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公开(公告)号：CN114802307A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210563712.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制方法，属于自动驾驶技术领域。本发明解决了现有自动驾驶车辆在人工驾驶车辆与自动驾驶车辆处于混行状态时，横向控制过程中存在安全性、舒适性差的问题。它建立智能体拓扑图，对智能体拓扑图中顶点的特征进行提取；将智能体拓扑图中每个顶点的特征输入至深度拓扑图卷积网络对智能体拓扑图每个顶点之间的交互作用建模，获取智能体拓扑图中每个顶点的表征特征；采用深度估值网络获得自动驾驶车辆的横向动作估值；选择横向动作估值最大的横向动作对目标车辆横向控制。本发明适用于自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制。
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公开(公告)号：CN118096586B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202311178141.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于残差结构编码器解码器架构的视频人脸隐私保护方法，涉及视频隐私保护技术领域。所述方法包括：采集摄像头拍摄的人脸视频数据并将其处理为第一图片数据，提取所述第一图片数据中的人脸图片数据；将所述人脸图片数据进行模糊处理，获得模糊人脸图片数据；训练人脸和模糊人脸二分类模型，使用所述二分类模型识别所述人脸图片数据和所述模糊人脸图片数据；训练残差结构复杂编码器模型、残差结构复杂解码器模型和密码模型；本发明既可以在不降低视频质量的情况下实现较高程度的隐私保护，又可以在得到密码授权后对进行了隐私保护后的视频进行高度还原，同时该方法的操作非常简单，只需将训练好的模型接入需要隐藏视频的设备。
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