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公开(公告)号:CN116136975A
公开(公告)日:2023-05-19
申请号:CN202310160993.8
申请日:2023-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 深圳星地孪生科技有限公司
Abstract: 本申请涉及中性大气预测技术领域,尤其涉及一种基于LSTM神经网络的中性大气温度密度预测方法及设备,方法包括:获取观测数据;观测数据至少包括:太阳辐射指数和地磁活动指数。将观测数据输入预先训练的LSTM神经网络,得到中性大气温度和密度随时间变化的数据。本申请中的技术方案,利用LSTM神经网络,深度学习历史观测数据,生成以太阳辐射指数和地磁活动指数作为输入的预测模型,从而给出得到中性大气温度和密度随时间变化的数据。相比于现有的经验模型,本申请中基于LSTM神经网络进行预测,准确度更高,更符合真实观测结果。
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公开(公告)号:CN115983495A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202310134274.9
申请日:2023-02-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 深圳星地孪生科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N5/04 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及空间环境预报技术领域,尤其涉及一种基于RFR‑Net的全球中性大气温度密度预测方法及设备,方法包括:获取大气环境数据;根据大气环境数据生成待还原全球大气环境分布图,并对待还原全球大气环境分布图的缺失部分生成遮罩图层。将待还原全球大气环境分布图和遮罩图层输入预先训练的空间分布模型,使空间分布模型根据待还原全球大气环境分布图的已有部分,对待还原全球大气环境分布图的缺失部分进行还原,得到还原后的完整全球大气环境分布图;根据完整全球大气环境分布图确定全球大气环境数据。本申请的技术方案,可以确定全球大气环境数据,且相较于传统的中性大气经验模型对大气环境数据的模拟结果更加准确。
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公开(公告)号:CN119478794B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202510051849.X
申请日:2025-01-14
Applicant: 天津理工大学 , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学 , 浙江大华技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 合肥工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06T17/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/783
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和自然语言处理技术领域,尤其涉及一种基于渐进式交互和多模态对齐的视频片段句子定位算法。步骤如下:首先将与视频相关的所有查询句子根据该查询句子对应的视频片段在视频中的顺序进行排序后与视频特征和在特征维度进行拼接,再将其经过多模态对齐模块提取视频与查询句子特征各自的模态内信息以及两个模态之间的信息,随后根据与查询句子交互后的视频特征生成多个候选片段,通过分组候选片段交互模块学习候选片段之间的关系,然后通过度量学习缩小对应的候选片段特征与查询句子特征对的差异,最后将所有候选片段特征与单个查询句子特征计算匹配分数,分数高的作为预测结果。本发明可以精准地对视频片段进行定位。
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公开(公告)号:CN116385860A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310384232.0
申请日:2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域,公开了一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法,包括以下步骤:步骤1:构建基于改进YOLO‑v5的目标检测模型;所述目标检测模型包括主干特征提取网络、特征融合模块和输出模块;且主干提取网络中的下采样模块由可变形卷积单元和Focus单元组成;特征融合模块的下采样模块由预设步距的卷积单元和Focus单元组成;步骤2:训练目标检测模型;步骤3:由训练后的目标检测模型进行场景目标检测;其中,由主干特征提取网络提取待检测场景图像的特征;由特征融合模块输出不同尺度的特征图;并由输出模块基于特征图输出目标检测特征图。本发明能够在达到较高的检测精度的同时,保证达到较高的检测效率。
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公开(公告)号:CN116136975B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310160993.8
申请日:2023-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 深圳星地孪生科技有限公司
Abstract: 本申请涉及中性大气预测技术领域,尤其涉及一种基于LSTM神经网络的中性大气温度密度预测方法及设备,方法包括:获取观测数据;观测数据至少包括:太阳辐射指数和地磁活动指数。将观测数据输入预先训练的LSTM神经网络,得到中性大气温度和密度随时间变化的数据。本申请中的技术方案,利用LSTM神经网络,深度学习历史观测数据,生成以太阳辐射指数和地磁活动指数作为输入的预测模型,从而给出得到中性大气温度和密度随时间变化的数据。相比于现有的经验模型,本申请中基于LSTM神经网络进行预测,准确度更高,更符合真实观测结果。
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公开(公告)号:CN115983495B
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310134274.9
申请日:2023-02-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 深圳星地孪生科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N5/04 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及空间环境预报技术领域,尤其涉及一种基于RFR‑Net的全球中性大气温度密度预测方法及设备,方法包括:获取大气环境数据;根据大气环境数据生成待还原全球大气环境分布图,并对待还原全球大气环境分布图的缺失部分生成遮罩图层。将待还原全球大气环境分布图和遮罩图层输入预先训练的空间分布模型,使空间分布模型根据待还原全球大气环境分布图的已有部分,对待还原全球大气环境分布图的缺失部分进行还原,得到还原后的完整全球大气环境分布图;根据完整全球大气环境分布图确定全球大气环境数据。本申请的技术方案,可以确定全球大气环境数据,且相较于传统的中性大气经验模型对大气环境数据的模拟结果更加准确。
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公开(公告)号:CN119478794A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202510051849.X
申请日:2025-01-14
Applicant: 天津理工大学 , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学 , 浙江大华技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 合肥工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06T17/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/783
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和自然语言处理技术领域,尤其涉及一种基于渐进式交互和多模态对齐的视频片段句子定位算法。步骤如下:首先将与视频相关的所有查询句子根据该查询句子对应的视频片段在视频中的顺序进行排序后与视频特征和在特征维度进行拼接,再将其经过多模态对齐模块提取视频与查询句子特征各自的模态内信息以及两个模态之间的信息,随后根据与查询句子交互后的视频特征生成多个候选片段,通过分组候选片段交互模块学习候选片段之间的关系,然后通过度量学习缩小对应的候选片段特征与查询句子特征对的差异,最后将所有候选片段特征与单个查询句子特征计算匹配分数,分数高的作为预测结果。本发明可以精准地对视频片段进行定位。
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公开(公告)号:CN119187880A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411574088.8
申请日:2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种用于异形薄壁金属气囊的焊接夹具、焊接系统及焊接方法,属于薄壁焊接技术领域。本发明解决了现有技术中的焊接装置及焊接方法不适用于小尺寸的、具有不规则焊缝结构的异形薄壁金属气囊焊接成型的问题。支撑底板的顶部开设有限位凹槽,限位凹槽的底部开设有背保凹槽及气嘴凹槽,背保凹槽为闭环结构且其横截面形状与金属气囊的焊缝形状随形设置,支撑底板上还开设有与背保凹槽连通的第一进气通道及第一出气通道。采用更换焊缝盖板的方式,分别对薄壁金属气囊不同位置的焊缝进行约束焊接,在焊缝几何闭合处,用两道激光交错焊接的形式替代单道激光拐角焊接,有效避免了顶点热累积产生的烧蚀和熔穿,实现不规则焊缝的焊接成型。
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公开(公告)号:CN115186683B
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202210836512.6
申请日:2022-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/58 , G06F18/2415 , G06V40/16 , G06V40/70
Abstract: 一种基于跨模态翻译的属性级多模态情感分类方法,涉及自然语言处理技术领域,针对现有技术在属性级多模态情感分析任务上预测准确率低的问题,本申请提出了一种简单但有效的人脸敏感的跨模态翻译方法,在不需要额外训练图像情感描述生成模型的情况下,通过引入人脸信息生成人脸表情描述补全图片情感信号,实现了更精准的属性级多模态情感预测。
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公开(公告)号:CN108705692B
公开(公告)日:2020-06-30
申请号:CN201810520541.5
申请日:2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 大口径KDP晶体元件表面激光损伤的微铣削修复工艺方法,属于光学材料与光学元件修复加工技术领域。为了解决软脆KDP晶体元件表面激光损伤点修复时修复轮廓单一、修复表面质量差、效率低等问题。根据修复轮廓的控制方程建立修复点的几何模型;选取加工刀具;创建粗加工修复工序;创建精加工修复工序;将由刀路轨迹计算获得的刀路源文件转换为通用的数控加工NC代码,将NC代码转换为修复机床控制器可识别的加工程序文件;利用粗、精加工NC代码在KDP晶体修复机床上进行精密微铣削修复实验,实现不同激光修复轮廓的高效、高质量加工。能延缓晶体元件表面激光损伤点的增长行为,提高晶体元件抗激光损伤能力并延缓其使用寿命。
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