公开(公告)号：CN120067531A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510093842.4

申请日：2025-01-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘冰 ,  胡文龙 ,  付平 ,  凤雷 ,  郑文斌 ,  付洪硕 ,  薛健

IPC: G06F18/10 ,  G01D18/00 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 一种基于对抗学习的传感器故障鲁棒多输出软测量方法及系统，它涉及一种传感器故障鲁棒多输出软测量方法及系统。本发明为了解决现有软测量模型多为单输出软测量模型，且预测性能容易受到传感器故障干扰的问题。本发明所述系统包括对抗样本生成模块、空间特征提取模块、线性注意力机制模块、时间特征提取模块和预测模块。本发明属于软测量技术领域。

公开(公告)号：CN116206132A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310273383.9

申请日：2023-03-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘冰 ,  高丽娜 ,  付平 ,  王树炎 ,  孙杉 ,  周惊涛 ,  付杰 ,  闫铮 ,  吴雨桐 ,  熊伟 ,  薛健

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/42 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种基于动态稀疏标记的Transformer架构的RGB‑D视觉显著性物体检测方法及系统。所述方法可解决简单标记RGB‑D图像引起的特征丰富度受限问题及计算效率低下的问题，并显式地提取全局上下文多模态依赖关系。此外，本发明深入研究了跨模态的差异性和一致性以集成不同阶段的多模态特征，最终生成高分辨率的显著性检测区域，进一步提升RGB‑D显著性物体检测性能。