公开(公告)号：CN107704859A

公开(公告)日：2018-02-16

申请号：CN201711057406.3

申请日：2017-11-01

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张钦宇 ,  洪靖轩 ,  韩啸 ,  雷飞 ,  肖乔 ,  赵鹏

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/3258 ,  G06K9/6271 ,  G06K2209/01 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习训练框架的文字识别方法，包括以下步骤：S1、通过摄像头拍摄输入图片；S2、将图片输入到经过深度学习形成的文字识别模型，得到对应的文字内容。本发明的有益效果是：提高了识别准确度，简化了识别条件，有利于汉字的识别。

公开(公告)号：CN107607949B

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN201710859000.0

申请日：2017-09-21

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张钦宇 ,  薛佳音 ,  严熠彬 ,  韩啸 ,  雷飞 ,  牟诗璇 ,  葛云鹏

IPC: G01S13/90

Abstract: 本发明提供了一种基于分数阶Fourier变换的对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的数据矩阵，为距离向采样数或子脉冲个数，为方位向采样数即回波次数；步骤2：利用优化迭代搜索方案，以精度为迭代指标，按列寻找对应的匹配阶数；步骤3：对回波数据按列进行阶FrFT距离压缩，得到各次回波的一维距离像；步骤4：选择合适的对称累积个数，对各一维距离像进行对称累积互相关处理，得到个对称累积互相关函数。本发明的有益效果是：（1）距离对准误差小；（2）相位累积误差小，抑制交叉项效果好；（3）优化了计算复杂度。

公开(公告)号：CN109089314B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201811158971.3

申请日：2018-09-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张钦宇 ,  葛云鹏 ,  韩啸 ,  陈冬强 ,  雷飞 ,  牟诗璇 ,  宋曜廷

IPC: H04W64/00 ,  H04W4/029 ,  H04W4/33 ,  H04W4/80 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明提供了一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法，包括以下步骤：S1、构建wifi定位用户所在商铺的数据集，通过采集用户的移动设备得到的wifi序列、GPS信息构建数据集；S2、商铺推荐算法，针对用户当前的GPS信息、wifi序列，推荐候选店铺，再通过离线预训练好的模型，将提取好的特征通过一张HBASE表存储在云端，对云端上收集到的wifi序列、用户ID、GPS信息通过查询到映射后的特征，通过一个梯度提升树模型去预测候选店铺是否为真实店铺的概率，然后取一个预测概率最高的值作为目标店铺。本发明的有益效果是：不需要额外布置传感器，降低了成本；提高了预测的准确率。

公开(公告)号：CN109391775A

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201811229952.5

申请日：2018-10-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张钦宇 ,  陈冬强 ,  韩啸 ,  葛云鹏 ,  雷飞 ,  赵鹏 ,  郭红霞

IPC: H04N5/232

Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别的智能拍摄云台控制方法，包括以下步骤：S1、启动；S2、初始化操作；S3、提取视频帧并预处理；S4、人脸检测；S5、判断是否存在人脸，如果不存在，则返回步骤S3，如果存在，则进入下一步骤；S6、等待用户选择目标人脸；S7、确定目标人脸；S8、提取视频帧并预处理；S9、人脸检测。本发明还提供了一种基于人脸识别的智能拍摄云台控制系统。本发明的有益效果是：基于人脸识别来控制两轴云台的控制，可以自动控制两轴云台使摄像头一直对准目标人脸，解决了自拍中出镜、控制不方便，角度不好控制的拍摄问题，操作方便，成本低。

公开(公告)号：CN109089314A

公开(公告)日：2018-12-25

申请号：CN201811158971.3

申请日：2018-09-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张钦宇 ,  葛云鹏 ,  韩啸 ,  陈冬强 ,  雷飞 ,  牟诗璇 ,  宋曜廷

IPC: H04W64/00 ,  H04W4/029 ,  H04W4/33 ,  H04W4/80 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明提供了一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法，包括以下步骤：S1、构建wifi定位用户所在商铺的数据集，通过采集用户的移动设备得到的wifi序列、GPS信息构建数据集；S2、商铺推荐算法，针对用户当前的GPS信息、wifi序列，推荐候选店铺，再通过离线预训练好的模型，将提取好的特征通过一张HBASE表存储在云端，对云端上收集到的wifi序列、用户ID、GPS信息通过查询到映射后的特征，通过一个梯度提升树模型去预测候选店铺是否为真实店铺的概率，然后取一个预测概率最高的值作为目标店铺。本发明的有益效果是：不需要额外布置传感器，降低了成本；提高了预测的准确率。

公开(公告)号：CN107607949A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710859000.0

申请日：2017-09-21

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张钦宇 ,  薛佳音 ,  严熠彬 ,  韩啸 ,  雷飞 ,  牟诗璇 ,  葛云鹏

IPC: G01S13/90

Abstract: 本发明提供了一种基于分数阶Fourier变换的对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的数据矩阵 ，为距离向采样数或子脉冲个数，为方位向采样数即回波次数；步骤2：利用优化迭代搜索方案，以精度 为迭代指标，按列寻找 对应的匹配阶数 ；步骤3：对回波数据 按列进行 阶FrFT距离压缩，得到各次回波的一维距离像；步骤4：选择合适的对称累积个数，对各一维距离像进行对称累积互相关处理，得到 个对称累积互相关函数 。本发明的有益效果是：（1）距离对准误差小；（2）相位累积误差小，抑制交叉项效果好；（3）优化了计算复杂度。