公开(公告)号：CN116416472A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310398056.6

申请日：2023-04-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 沈晶 ,  王胜泽 ,  刘芳 ,  刘海波

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于多关系图卷积神经网络的骨架数据动作识别方法，包括人体自然连接关系，对称关系和全局协作关系，从不同尺度对骨架数据提取高级特征，并通过关系注意力机制将其进行有效融合。通过这种方式，让网络更关注于不同动作中的关键部位信息，并且不会丢失其他部位有效的信息。为了解决图卷积神经网络普遍存在的过拟合和过平滑问题，本发明提出了一种新的正则化方式：Drop‑Relation，传统方式往往通过丢弃单独图节点或者成块图节点的方式，这样并不能阻止节点信息继续在图中传播，而Drop‑Relation让整个关系矩阵全部失活，有效的阻止关系图中的信息在网络中传播，并且可以抑制各个关系之间的依赖性，有效的缓解图卷积的过拟合和过平滑问题。

公开(公告)号：CN116859348A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310702730.5

申请日：2023-06-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 叶方 ,  张威 ,  李一兵 ,  田园 ,  孙骞 ,  江志烨 ,  刘芳 ,  方艺忠 ,  高路 ,  高敬鹏

IPC: G01S7/292 ,  G01S7/28 ,  G01S7/40

Abstract: 本发明公开一种基于马群觅食算法的线性滑变脉冲分选方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取包含干扰脉冲的线性滑变脉冲序列；步骤S2、对所述序列进行差分运算，估计线性滑变脉冲的首个脉冲重复周期和基本滑变间隔；步骤S3、根据首个脉冲重复周期和基本滑变间隔，将线性滑变脉冲序列映射到平面#imgabs0#步骤S4、随机选取平面#imgabs1#上不重合的两点，建立直线模型并计算内点集；步骤S5、确定平面#imgabs2#上最终内点集NDfinal；步骤S6、根据最终内点集NDfinal，通过马群觅食算法实现线性滑变脉冲的准确分选。采用本发明技术方案，以解决针对分选线性滑变脉冲时脉冲丢失与脉冲干扰导致分选准确率不佳的问题。