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公开(公告)号：CN117611261A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311750260.6
申请日：2023-12-19
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: G06Q30/0283 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法，属于价格预测技术领域，包括训练阶段和预测阶段，具体包括以下步骤：S1、数据收集，收集目标地区的碳价数据和碳相关数据组；S2、数据预处理，使用EMD对碳价序列进行分解并PCA降维；S3、模型训练，对S2中的各个分量分别训练模型；S4、数据处理；S5、模型预测。本发明一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法，使用多个模型，集成结果进行预测，可以避免单独模型可能产生的不确定性；多个模型的组合能够消除一定的不确定性，解决了碳价预测中碳价序列不稳定、随机性强的难题；且考虑到电力市场对碳的影响，模型训练更加充分完善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117932582A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410229843.2
申请日：2024-02-29
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: 本发明涉及信息安全技术领域，特别是指一种结合设备认证的人脸识别验证方法及装置。结合设备认证的人脸识别验证方法包括：获取用户人脸图像；对用户人脸图像进行特征提取，获得用户人脸特征值；将用户人脸特征值确定为设备码；将设备码发送到云端服务器以及预设的设备号发送到云端服务器；获取实际人脸图像；根据设备码，采用对称加密算法，对实际人脸图像进行加密处理，获得加密人脸图像；将加密人脸图像发送到云端服务器；根据预设的设备号以及设备码，云端服务器对接收到的加密人脸图像进行校验，获得人脸校验结果；根据人脸校验结果进行验证决策。本发明是一种基于设备认证识别的安全且高效的人脸识别验证方法。
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公开(公告)号：CN116091871B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310208464.0
申请日：2023-03-07
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: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T15/04 , G06T15/50 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法及装置，一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法包括：采集目标物品信息，获得原始数据集，根据原始数据集，获得增强数据集和目标掩膜；建立待训练逆向图模型和待训练渲染模型；基于增强数据集和目标掩膜，对待训练逆向图模型和待训练渲染模型进行同步训练，获得逆向图模型和渲染模型；根据原始数据集、逆向图模型和渲染模型，获得生成数据集；根据生成数据集和渲染模型，获得优化3D属性；根据优化3D属性和渲染模型，获得对抗生成样本。本发明可以在各种复杂环境中可仅通过2D图像，生成有效欺骗目标检测器的对抗样本。
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公开(公告)号：CN119558902A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411758979.9
申请日：2024-12-03
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: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于经验模态分解和多时序预测模型集成的碳价预测方法，属于碳价预测领域，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、将组合数据和碳价序列随机输入因果卷积网络模型、GRU模型、LSTM模型和Transformer模型，分别进行训练；S4、向训练完毕的因果卷积网络模型、GRU模型、LSTM模型和Transformer模型中分别输入碳价影响数据组，并将输出结果进行集合，作为最终预测结果。本发明所述的基于经验模态分解和多时序预测模型集成的碳价预测方法，使用多个模型，集成结果进行预测，可以准确预测碳价，以辅助碳市场参与者制定交易策略，同时帮助碳相关政策制定者，监测碳市场是否稳定。
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公开(公告)号：CN117932582B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410229843.2
申请日：2024-02-29
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: 本发明涉及信息安全技术领域，特别是指一种结合设备认证的人脸识别验证方法及装置。结合设备认证的人脸识别验证方法包括：获取用户人脸图像；对用户人脸图像进行特征提取，获得用户人脸特征值；将用户人脸特征值确定为设备码；将设备码发送到云端服务器以及预设的设备号发送到云端服务器；获取实际人脸图像；根据设备码，采用对称加密算法，对实际人脸图像进行加密处理，获得加密人脸图像；将加密人脸图像发送到云端服务器；根据预设的设备号以及设备码，云端服务器对接收到的加密人脸图像进行校验，获得人脸校验结果；根据人脸校验结果进行验证决策。本发明是一种基于设备认证识别的安全且高效的人脸识别验证方法。
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公开(公告)号：CN116091871A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310208464.0
申请日：2023-03-07
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: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T15/04 , G06T15/50 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法及装置，一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法包括：采集目标物品信息，获得原始数据集，根据原始数据集，获得增强数据集和目标掩膜；建立待训练逆向图模型和待训练渲染模型；基于增强数据集和目标掩膜，对待训练逆向图模型和待训练渲染模型进行同步训练，获得逆向图模型和渲染模型；根据原始数据集、逆向图模型和渲染模型，获得生成数据集；根据生成数据集和渲染模型，获得优化3D属性；根据优化3D属性和渲染模型，获得对抗生成样本。本发明可以在各种复杂环境中可仅通过2D图像，生成有效欺骗目标检测器的对抗样本。
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