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    一种基于网络划分的质量监控方法
    1.
    发明公开
    一种基于网络划分的质量监控方法 有权

    公开(公告)号：CN117395178A

    公开(公告)日：2024-01-12

    申请号：CN202311707183.6

    申请日：2023-12-13

    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)

    Inventor： 郑为杰 ,  叶辰飞

    IPC: H04L43/0829 ,  H04L43/0852 ,  H04L43/0894 ,  H04L43/08 ,  H04L43/16 ,  H04L43/50

    Abstract: 本发明涉及网络监控技术领域，提供一种基于网络划分的质量监控方法，包括：根据网络特征对初始网络进行划分，得到监控网络；根据网络特征得到每个监控网络的探测策略；利用对应的探测策略，对每个监控网络中的各节点线路进行探测，得到每条节点线路的质量数据；若目标线路的节点在不同的监控网络中，则基于公共节点，对不同监控网络中的节点线路和对应的质量数据进行拼接处理，得到目标线路的质量数据；根据预设质量标准和质量数据对目标线路进行监控。本发明的有益效果：网络划分机制使得网络质量监控具备良好的可扩展性，监控网络设定探测策略，实现探测开销与探测精度的权衡，提高网络监控效率，实现全局化网络监控。

    一种未知类别目标检测方法及系统
    3.
    发明公开
    一种未知类别目标检测方法及系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN117710784A

    公开(公告)日：2024-03-15

    申请号：CN202311696347.X

    申请日：2023-12-11

    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)

    Inventor： 苏敬勇 ,  赵睿 ,  王京华 ,  郑为杰

    IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464

    Abstract: 本发明提供了一种未知类别目标检测方法及系统，涉及目标检测领域，该方法主要包括根据构建的语义图像分割模型，为训练样本集中每一图像样本中的未知类别物体生成伪标签信息；分别对类别相关目标检测头和类别无关目标检测头进行训练；再获取待检测目标图像，并分别提取并融合待检测目标图像中的所有类别相关特征和所有类别无关特征；将融合后的类别相关特征输入至训练好的类别相关目标检测头中，得到已知类别物体检测结果，将融合后的类别无关特征输入至训练好的类别无关目标检测头，得到前景物体检测结果；根据前景物体检测结果和已知类别物体检测结果，得到目标图像中未知类别物体的检测结果，该方法可有效提升未知类别目标的检测精度。

    一种肌电信号盲分离模型训练方法、应用方法及相关系统
    4.
    发明公开
    一种肌电信号盲分离模型训练方法、应用方法及相关系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN117860276A

    公开(公告)日：2024-04-12

    申请号：CN202410033240.5

    申请日：2024-01-09

    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)

    Inventor： 苏敬勇 ,  江曦 ,  邵奕天 ,  郑为杰

    IPC: A61B5/397 ,  A61B5/00

    Abstract: 本发明公开了一种肌电信号盲分离模型训练方法、应用方法及相关系统，涉及信号处理领域，该训练方法包括：获取样本数据；对样本数据进行白化和扩展；使用gCKC算法对白化和扩展后的数据进行分解，得到IPTs；对样本数据和IPTs进行标准化；将标准化后的数据输入肌电信号盲分离模型，输出运动单位动作电位序列；根据运动单位动作电位序列、IPTs和损失函数，确定损失值；根据损失值对肌电信号盲分离模型的参数进行优化，得到训练好的肌电信号盲分离模型。本发明提出了基于序列到序列的深度学习方法，不需要对数据进行预处理，并且可以达到较高的精度。而且，时间卷积网络训练速度快、参数较少，并且卷积模型更适配肌电信号问题。

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