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公开(公告)号：CN112782637B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110230505.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 一种光泵磁力仪探头转向误差磁干扰校准方法及系统，属于航空磁补偿领域，目的是为了解决航磁探测期间飞机平台转弯时光泵磁力仪探头转向误差会引起磁干扰的问题。所述方法包括：在磁性清洁平台旋转中心安装光泵磁力仪、在旋转臂远端安装三分量磁力仪，在远离磁性清洁平台的场地内安装日变站探头；令磁性清洁平台旋转360°，在旋转过程中控制光泵磁力仪绕其自身的三轴转动，记录所述光泵磁力仪不同状态下光泵磁力仪和三分量磁力仪的输出；构造矩阵HHeadingError和B；根据公式Hheadingerror＝BTA计算A。所述系统的光泵磁力仪安装在磁性清洁平台旋转中心，三分量磁力仪安装在磁性清洁平台旋转臂远端，日变站探头安装在远离磁性清洁平台的位置，数据收录设备采集各仪器的测量数据。
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公开(公告)号：CN112858959A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110222202.0
申请日：2021-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R33/025
Abstract: 一种机载电子设备引起的磁干扰补偿方法及装置，属于航空磁补偿领域，目的是为了解决航磁探测期间，OBE设备引起的磁干扰会影响航空平台磁干扰数学模型系数估计精度的问题。所述方法包括：在FOM校准圈飞行过程中，获取处于工作状态的OBE设备的电流信号，并提取三轴磁通门磁力仪的输出信号；计算地磁场与飞机机体坐标系三轴夹角的余弦值；计算OBE磁干扰；根据公式E＝kxvux+kyvuy+kzvuz建立线性方程组，得到补偿系数kx、ky和kz，E表示OBE设备引起的磁干扰，v为OBE设备工作电流；在实际探测中，根据公式E＝kxvux+kyvuy+kzvuz计算E，并将其从总场数据中减掉，得到不含OBE磁干扰的磁场值。所述装置包括：采集模块、余弦值计算模块、磁干扰计算模块、补偿系数计算模块和补偿模块。
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公开(公告)号：CN103258325B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310128050.3
申请日：2013-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法，它涉及基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法，本发明是要解决现有基于显著性的协方差矩阵的特征检测方法的平均检测准确度不高且特征维数较大的问题。本发明包含如下步骤：采用基于注视点的显著性检测方法计算图像的人眼注视点显著图；采用显著区域检测方法计算图像的显著区域显著图；采用加权和融合方式融合人眼注视点显著图和显著区域显著图得到图像的融合显著图；使用显著阈值对融合显著图进行二值化得到不规则显著区域；采用图像矩方法对不规则的显著区域进行椭圆拟合得到椭圆显著区域；结合原始图像和椭圆显著区域，提取7种低层特征构建像素的特征向量；计算由像素特征向量构成的集合的协方差，得到椭圆显著区域协方差特征。本发明可应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN102523379B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201110351942.0
申请日：2011-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 频闪场景的图像拍摄方法及对该方法获得的频闪图像的处理方法，涉及图像处理领域。它解决了目前在频闪场景下拍摄的图像效果差，以及对频闪场景下拍摄的图像进行处理后，图像清晰度低的问题。其图像拍摄方法：对拍摄环境的震动分贝值和光照值进行实时监测，并根据监测值对摄像机的参数进行调整；将摄像机对准待拍摄场景，采用傅里叶变换方法，通过设置变换后的能量集中程度的阈值实现摄像机和待拍摄场景之间的对焦；设定摄像机的拍摄频率后进行拍摄。它的彩色图像处理方法：对于灰度的频闪图像，进行二值化操作和去毛刺操作；对于彩色的频闪图像，进行自适应多值化操作和去毛刺操作。本发明适用于拍摄频闪场景下的图像以及对拍摄到的图像进行处理。
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公开(公告)号：CN102521635B
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201110385516.9
申请日：2011-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K19/06
Abstract: 一种连续型多进制条码的解码方法，涉及一种数据传输方法，它是为了提高条码的数据容量的问题。它的编码方法：结合已有条码标准，采用多个平面融合的方法，将原始数据进行多进制条码编码，并在其上方和下方分别设置两个相同的一维序号条码后发送至信道；它的解码方法：接收端首先进行一维条码识别解码,并进行判断两个一维条码的序号是否重复的操作以及判断该序号的条码是否已成功解码的操作后，进行相应的数据读取后保存，完成解码。本发明适用于条码的编码及其解码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102495833B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201110390384.9
申请日：2011-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Opentype矢量轮廓字体的文档水印版权信息保护装置，属于信息安全中的数字水印技术和文档信息保护领域。为了解决在嵌入水印之前需将文档先转化为图像导致的现有文档水印技术具有鲁棒性不高、操作复杂问题。字库管理中心模块管理未嵌入任何水印信息的原始标准字体库信息，提供比对信息；文档水印版权信息嵌入模块通过选择的Opentype字体和嵌入的版权信息生成具体的水印文字；文档水印版权信息提取模块依据比对参数提取版权信息；打印文档预处理模块对打印文档进行扫描、图像二值化、去除噪声、定位和细化，形成连续单像素曲线；文档水印版权信息抗扫描打印检测模块提取笔画参数。本发明是用于文档水印版权信息的信息保护。
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公开(公告)号：CN102496148B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110390397.6
申请日：2011-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种图像毛刺去除的方法，涉及计算机数字图像处理领域，为了解决传统的毛刺去除方法消耗时间和空间很大，却难以达到理想的毛刺去除的效果的问题，它包括具体步骤如下：步骤一、建立一个与待处理图像相同大小的缓冲区；步骤二、遍历待处理图像中的每一个像素点，并对每一个像素点的处理过程为步骤三和步骤四，完成待处理图像中毛刺的去除；步骤三、将以该点为中心的3×3矩阵的每个元素值与计算数组的元素值相乘后取和，得到nSum；步骤四、通过查找表来得到所述点nSum所对应形状类型的返回值，返回值为1：将像素点对应的存储器的值由“1”变为“0”，完成去掉该点毛刺；返回值为3：填充该点反毛刺。用于计算机数字图像处理领域。
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公开(公告)号：CN119990248A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510054583.4
申请日：2025-01-14
IPC: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出面对未知变换鲁棒的对抗攻击方法，属于计算机视觉技术领域，解决了生成对抗样本过程中无法获知对抗样本在输入目标神经网络前将会经受何种干扰的问题具体包括：步骤1：对拟攻击的目标深度神经网络的输入数据集进行预处理，得到输入样本；步骤2：将输入样本划分为原始样本数据x和原始样本数据集S；步骤3：使用ERAA法对原始样本数据x进行处理得到邻域鲁棒的对抗样本x1，使用FRAA法对原始样本数据集S进行处理得到邻域鲁棒的对抗样本x2，实现未知变换操作的泛化的鲁棒性，其中ERAA为欧式空间中的变换鲁棒对抗攻击，FRAA为特征空间中的变换普适的鲁棒对抗攻击。
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公开(公告)号：CN119966697A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510077248.6
申请日：2025-01-17
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的网络对抗决策方法，属于网络对抗的技术领域，根据网络对抗过程的特点，将网络对抗过程建模为部分可观测的马尔可夫决策过程，并利用网络环境状态转移的特性，通过图的无监督和自监督任务构建网络环境表征模型；结合网络环境表征模型、基于强化学习算法构建网络对抗决策模型，针对攻击和防御两种场景形成对应智能体，包括攻击方和防守方。并在网络对抗模拟环境中进行动态博弈，通过最大化回报不断提升网络对抗的决策质量；本发明采用上述方法，将网络对抗过程转化为部分可观测的马尔可夫决策问题，结合图神经网络、基于强化学习算法实现网络对抗的策略生成，通过智能体之间的动态博弈实现网络对抗策略的优化。
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公开(公告)号：CN118351877A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410392998.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 针对深度学习说话人识别的实时语音信号对抗扰动方法，它涉及一种实时语音信号对抗扰动方法，本发明为解决现有的语音对抗性攻击方法无法有效地用于保护通信信号的问题，本发明包括如下步骤：步骤1：将流式信号的对抗性扰动生成构建为一个优化问题；步骤2：生成对抗性种子扰动；步骤3：使用预测性对抗性扰动生成器对生成的对抗性种子进行微调；步骤4：使用流处理器实现实时对抗信号生成。本发明利用观察到的语音信号生成并优化对抗扰动，并使用流式音频处理框架进行实时生成，有效地消除了延迟。该方法在保护语音信号的同时，保持了高感知质量。本发明属于人工智能安全技术领域。
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