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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100591A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210692213.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于联合学习的多目标跟踪与目标重识别系统及方法，涉及图像识别领域，是为了解决现有多目标跟踪与跨域行人重识别方法存在实时性要求的问题。本发明提出一种基于联合学习的多目标跟踪与目标重识别方法与其硬件系统，该方法通过监控摄像头(和搭载的嵌入式设备)采集并处理视频数据，在多个嵌入式平台上实现多目标跟踪，并在某一嵌入式设备出现感兴趣目标行人时，提取该目标的跟踪模型并将跟踪模型传输到监控中心，监控中心通过有线/无线网络将该跟踪模型发送至其他嵌入式平台。本发明同时提出了改进的多目标跟踪与跨域行人重识别模型，能够大幅减小模型的算法复杂度，提高多目标跟踪与行人重识别方法的实时性。
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公开(公告)号：CN113269076B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110545892.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 基于分布式监控的暴力行为检测系统及检测方法，涉及模式识别技术。是为了解决现有的暴力行为检测方法的算法复杂度高，检测的实时性差，不适合进行大规模暴力检测的问题，本发明提出一种基于分布式监控的暴力行为检测系统，该方法通过监控摄像头采集并处理视频数据，并将数据传输到监控中心，在监控中心提取特征并筛选，通过训练分类器模型，完成暴力行为的检测。本发明同时提出了改进的Openpose模型，能够大幅减小模型的算法复杂度，提高暴力动作检测方法的实时性。
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公开(公告)号：CN115499935B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211083544.X
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双令牌总线的同时同频全双工双极化自组网接入系统及接入方法，每个节点配有2根天线，且天线的极化方式和收发模式都可以改变，网络内有2块令牌，持有令牌的节点才可以接入信道发送数据，网络内任一节点都可与其他节点直接通信且知道网络内所有节点ID或IP；本发明能充分发挥同时同频全双工技术的优势，采用双极化天线的方式可以有效避免节点之间的干扰，双令牌总线的接入方式能够有效避免碰撞，本发明可用于全分布式自组网的整个网络MAC接入或分层(簇)自组网中的每一层(簇)MAC接入。
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公开(公告)号：CN115499935A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211083544.X
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双令牌总线的同时同频全双工双极化自组网接入系统及接入方法，每个节点配有2根天线，且天线的极化方式和收发模式都可以改变，网络内有2块令牌，持有令牌的节点才可以接入信道发送数据，网络内任一节点都可与其他节点直接通信且知道网络内所有节点ID或IP；本发明能充分发挥同时同频全双工技术的优势，采用双极化天线的方式可以有效避免节点之间的干扰，双令牌总线的接入方式能够有效避免碰撞，本发明可用于全分布式自组网的整个网络MAC接入或分层(簇)自组网中的每一层(簇)MAC接入。
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公开(公告)号：CN113269076A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110545892.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于分布式监控的暴力行为检测系统及检测方法，涉及模式识别技术。是为了解决现有的暴力行为检测方法的算法复杂度高，检测的实时性差，不适合进行大规模暴力检测的问题，本发明提出一种基于分布式监控的暴力行为检测系统，该方法通过监控摄像头采集并处理视频数据，并将数据传输到监控中心，在监控中心提取特征并筛选，通过训练分类器模型，完成暴力行为的检测。本发明同时提出了改进的Openpose模型，能够大幅减小模型的算法复杂度，提高暴力动作检测方法的实时性。
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