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公开(公告)号：CN117333676B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311628039.3
申请日：2023-12-01
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)
Abstract: 基于图表达的点云特征提取方法、点云视觉检测方法，包括：获取原始点云集的图表达及原始点云集到图表达的索引矩阵P2G和逆索引矩阵G2P；将原始点云集转换为一种非图表达形式得到原始点云集的非图表达及原始点云集到非图表达的索引矩阵P2X和逆索引矩阵X2P；将非图表达输入非图特征提取网络分支、将图表达输入图神经网络分支，分别得到非图分支特征向量和图分支特征向量，非图特征提取网络分支第k层的输出特征向量与图神经网络分支第k‑1层的输出特征向量融合输入图神经网络分支第k层；按逆索引矩阵X2P和G2P分别对非图分支特征向量和图分支特征向量进行还原。得益于图神经网络分支中基于图表达的图神经网络，本发明可增强对点云细粒度信息的学习能力。
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公开(公告)号：CN117091948A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310929746.X
申请日：2023-07-26
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) , 深圳市建筑工务署工程管理中心
Abstract: 本发明涉及装配式建筑墙板强度检测技术领域，具体为一种装配式建筑墙板强度检测设备，包括固定单元与检测单元，本发明通过固定单元对尺寸大小、形状和边角的平整度等符合测试标准的钢筋混凝土墙板进行固定，通过检测单元对钢筋混凝土墙板中部施加压力，同时通过检测单元将钢筋混凝土墙板的弯曲变形量通过墨笔在展开的纸卷上表示出，通过刻度尺测量出来，然后根据弯曲高度与中部下压试验力在结合钢筋混凝土墙板自身数据的情况下运用公式计算出抗弯强度，整个过程中，均未使用成本较高的精密仪器，以达到降低小型厂对钢筋混凝土墙板进行弯曲试验的成本的目的。
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公开(公告)号：CN114363130B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210268135.0
申请日：2022-03-15
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)
Abstract: 一种面向大规模MIMO车联网的资源块动态调整方法、基站，其中方法包括：基站接收车辆发送的导频信号，利用导频信号进行信道估计得到估计信道系数；根据接收信号的空间功率谱函数获得接收信号的AoA，根据接收信号的AoA计算得到AoA扩展；根据AoA扩展计算AoA扩展参数κ，根据平均频谱效率ASE与资源块长度的关系，寻找使ASE最大的资源块长度，将该资源块长度广播给车辆，其中ASE与资源块长度的关系与AoA扩展参数κ有关。本方法可以利用AoA扩展信息来更新资源块的长度，保障通信系统的平均频谱效率最大化，从而适应环境的变化。AoA扩展参数κ表示AoA扩展的宽度，使得本方法能匹配车联网中多径分量聚合在AoA扩展中心角附近的传播特性，保障高动态系统中的网络性能。
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公开(公告)号：CN117470254B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311827848.7
申请日：2023-12-28
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)
IPC: G01C21/28 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S17/931 , G01S17/86 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V20/64
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117542008A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311324311.9
申请日：2023-10-12
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)
Abstract: 本发明提供一种融合语义点云的自动驾驶场景识别方法、存储介质。所述场景识别方法包括：获取原始点云，基于所述原始点云生成语义空间点云，计算所述语义空间点云的语义空间特征；基于所述语义空间特征和所述原始点云的其他特征生成语义空间增强特征，基于语义空间增强特征生成语义空间增强伪图像；基于所述语义空间增强伪图像进行回环检测。所述场景识别系统能够执行上述场景识别方法。
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公开(公告)号：CN117333676A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311628039.3
申请日：2023-12-01
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)
Abstract: 基于图表达的点云特征提取方法、点云视觉检测方法，包括：获取原始点云集的图表达及原始点云集到图表达的索引矩阵P2G和逆索引矩阵G2P；将原始点云集转换为一种非图表达形式得到原始点云集的非图表达及原始点云集到非图表达的索引矩阵P2X和逆索引矩阵X2P；将非图表达输入非图特征提取网络分支、将图表达输入图神经网络分支，分别得到非图分支特征向量和图分支特征向量，非图特征提取网络分支第k层的输出特征向量与图神经网络分支第k‑1层的输出特征向量融合输入图神经网络分支第k层；按逆索引矩阵X2P和G2P分别对非图分支特征向量和图分支特征向量进行还原。得益于图神经网络分支中基于图表达的图神经网络，本发明可增强对点云细粒度信息的学习能力。
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公开(公告)号：CN119375918A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411921075.3
申请日：2024-12-25
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)
Abstract: 本发明提供一种定位卫星选择方法、装置及存储介质。该方法包括：从当前设备能观测到的卫星星座中确定当前设备的选星区；获取该选星区的目标函数；利用优化算法从该选星区内中选择能够最小化目标函数的卫星；目标函数是基于该选星区内预设数量的卫星的位置而得到的；将能够最小化目标函数的卫星用于定位。相比于传统的均匀分布卫星选择算法以及将几何精度因子作为优化目标的优化算法，本方法将传统的均匀分布卫星选择算法或几何精度因子运算求解转化为几何关系的简单函数运算，即最小化上述目标函数，进而极大地提升运算效率，并且在卫星信号存在被遮挡的情况下，依然能够基于上述目标函数筛选出最优的卫星组合。
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公开(公告)号：CN111461221B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010250235.1
申请日：2020-04-01
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)
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06V20/56
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶的多源传感器融合目标检测方法和系统，主要应用于自动驾驶三维目标检测领域，在尽可能不增加算法时间复杂度和空间复杂度的前提下，提高三维目标检测的精度。该目标检测方法包括：通过传感器分别设备获取待检测的图像信息和点云信息，利用本发明提出的特征提取网络对信息进行特征提取并融合，确定目标可能所在位置，通过DRPN(串行区域提名网络)网络对目标和背景进行分类，尽可能提高了分类精度。利用回归网络进一步判断，获取目标的类别信息。通过本发明的特征提取网络、区域提名网络和分类回归网络，可以准确地识别出目标类别，提高目标检测的精准度。
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公开(公告)号：CN113538425A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111083247.0
申请日：2021-09-16
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)
Abstract: 一种可通行水域分割设备、图像分割模型训练和图像分割方法，通过获取待分割图像，将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果；图像分割模型包括：编码器和解码器；将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果，包括：通过编码器对待分割图像进行特征提取，得到关联特征图，特征提取包括：N次下采样处理；通过解码器对关联特征图进行分辨率还原和像素类别的预测，得到待分割图像的分割结果，分辨率还原包括M次上采样处理，M小于N；待分割图像的分割结果的尺寸与待分割图像的尺寸相同，待分割图像的分割结果包括与分割结果的像素点位置对应的待分割图像中的像素点的类别。
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