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公开(公告)号：CN117351553A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310848917.6
申请日：2023-07-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于FPSA‑L2CSNet的视线估计系统及方法，涉及计算机视线估计领域。本发明的面部特征提取单元包括以获取低层次特征的5个Single BlazeBlock和用以获取高层次特征的6个Double BlazeBlock，根据低层次特征图和高层次特征图获取人脸的五官信息，定位左眼区域和右眼区域；ResNet网络包括依次布置的第一残差模块组、第二残差模块组、第三残差模块组和第四残差模块组，第一残差模块组、第二残差模块组、第三残差模块组和第四残差模块组分别由若干残差模块构成，残差模块包括两个1×1卷积层和PSA模块。通过面部特征提取单元缩小人眼特征区域的提取范围，采用改进ResNet网络实现更细粒度水平的特征提取，达到精准的视线估计效果。
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公开(公告)号：CN114863158A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210018133.6
申请日：2022-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于重参数化MLP的高光谱图像分类方法属于图像分类技术领域；该方法依次执行以下步骤：输入高光谱图像、获得样本集、确定训练样本集与测试样本集、高光谱样本的切片化处理、构建重参数化MLP模型，并利用训练数据对重参数化MLP模型进行训练、进行高光谱图像分类；本发明将全连接层替换部分卷积层中，以提供全局表征能力和位置感知能力，最后通过重参数化的方法，将卷积层和全连接层重参数化为一个全连接层，赋予了全连接层不具备的捕捉局部信息能力，在对高光谱图像分类时提升了分类精度和推理速度，为后续的深度学习算法在高光谱图像分类研究以及工程应用提供新的思路。
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公开(公告)号：CN114429564A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210018148.2
申请日：2022-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于双支路的高光谱和LiADR数据协同分类方法属于图像分类技术领域；该方法依次执行以下步骤：输入已配准好的高光谱和LiDAR的.tif数据，将数据输入到双分支网络；使用剪枝方法对高光谱图像进行波段选择；分别对空间和光谱进行特征提取；采用空洞卷积对LiDAR分支进行特征提取；将高光谱图像分支和LiDAR数据分支所提取的特征进行拼接；最后使用softmax对拼接的特征进行分类，获得样本分类标签；本发明基于双支路的高光谱和LiADR数据协同分类方法，利用高光谱和LiDAR数据各自的特点，优势互补，提高分类精度。
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公开(公告)号：CN118887270A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410904753.9
申请日：2024-07-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/593 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 深度估计在医学影像中具有重要应用价值，可以弥补医生在手术过程中由于观察目镜感官受限而难以获得精确深度信息的不足。针对内腔手术场景动态多变、软组织尺度微小等原因导致深度估计精度不高的问题，本发明提出了一种结合迁移学习和注意力机制的内腔图像深度估计方法。通过利用U‑net网络对内腔图像进行多尺度的特征提取，并结合通道和空间注意力来优化解码的精度，利用多层级深度优化对图像深度进行估计。同时，针对内腔环境中数据集较少、缺少可靠真值的问题，利用室内数据集对MVSNet网络进行预训练，再将学到的特征和权重利用迁移学习对目标内腔数据集的训练网络进行微调。并针对内腔表面图像引入邻域平滑损失项约束具有相似外观的相邻像素，达到生成平滑深度表面的效果。实验表明，本发明的深度估计网络在Hamlyn公开内腔数据集上显著提高了内腔图像的深度估计精度和完整性。
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公开(公告)号：CN118447274A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410159817.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明双支路加权融合血管结构增强的血管特征点提取匹配方法属于医学数字图像处理技术领域；利用自适应阈值生成二进制掩码图像，以抑制各类内腔环境边界区域噪声影响；利用阈值判断及FMM方法进行高光修复，以抑制边界区域和高光区域的影响；设计双支路Frangi测度与MFAT的高斯加权融合血管结构单像素化增强算法，补偿Frangi增强方法对静脉血管和微细血管的结构化测度差异和不均匀响应，为血管特征提取提供有效结构信息；引入SSIM指标实现自适应高斯加权融合；设置双圆周检测血管特征增加其对于不同尺度血管结构的适应性，引入非极大值抑制减少冗余，对前后帧结果邻域块计算ZSSD进行匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115508108B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211235862.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M17/007 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38
Abstract: 本发明属于回力车测试技术领域，尤其涉及一种回力车连续测试装置及测试方法，所述的测试装置，包括：测试台、入口车道、螺旋车道、出口车道、转筒、无动力传送带、翻板和测试区，入口车道从螺旋车道的一端接入，螺旋车道的另一端设置有翻板，所述翻板在翻转后能够接入出口车道的一端，出口车道的另一端接入测试区，回力车进入螺旋车道，回力车底部的车轮在螺旋车道上滑动蓄力，在回力车滑动至螺旋车道末端的翻板处后，翻板转动带着回力车接入出口车道，回力车驶入测试区进行测试；避免了手动抓取、拖动蓄力、释放和观察行驶状态的过程，实现回力车的自动质量检测，减小了工作量，提高了质检效率。
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公开(公告)号：CN109903394B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201910205963.8
申请日：2019-03-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明一种确定内腔图像分支点和分支段的方法属于医学、三维立体成像、数字图像处理等技术领域；该方法首先根据分支点为三或四个血管结合点的特性，以每个单像素血管特征点为圆心做圆，然后判断圆周点集是否同时满足两个条件，在满足的情况下，若干相邻的单像素血管特征点构成准分支点邻域，以其亚像素中心作为分支点，最后确定分支点邻域后，以分支点邻域为起点沿相邻像素检测分支段，若遇到另一个分支点邻域则为完整分支段，否则为半分支段；本发明方法不仅能够避免中断点被误判为分支点的问题，而且能够避免内腔中的少量其他微小特征也被误判为分支点的问题。
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公开(公告)号：CN115524142A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211235863.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M17/007 , B07C5/02 , B07C5/34 , B07C5/36
Abstract: 本发明属于回力车质检技术领域，尤其涉及一种回力车测试装置及其蓄力机构、回收台和测试方法，所述的测试装置，包括：测试台、蓄力机构和回收台，所述的测试台上端设置有蓄力机构，测试台的侧面设置有回收台；由此结构，能够实现，测试台为小车的滑动蓄能提供平台，通过蓄力机构对小车进行拖动蓄力，蓄力后的小车被释放至回收台进行测试，实现了回力车的自动质量检测，避免了专人手动测试，降低了劳动强度，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN115524141A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211235839.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明属于玩具生产检测技术领域，尤其涉及一种回力车生产检测装置及其测试带和检测方法；所述检测装置包括：慢传送带、快传送带、传输带和测试带，所述慢传送带连接有快传送带的一端，快传送带的另一端连接有测试带，所述快传送带的上方设置有传输带，所述传输带完全覆盖快传送带，传输带的一端与慢传送带具有重叠区域，传输带的另一端与测试带具有重叠区域，且两个重叠区域的长度均不小于小车的长度；所述检测方法包括小车输送、小车蓄力、小车释放和小车测试的步骤；本发明能够实现回力车自动检测，提高检测效率，节省生产成本。
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公开(公告)号：CN115508108A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211235862.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M17/007 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38
Abstract: 本发明属于回力车测试技术领域，尤其涉及一种回力车连续测试装置及测试方法，所述的测试装置，包括：测试台、入口车道、螺旋车道、出口车道、转筒、无动力传送带、翻板和测试区，入口车道从螺旋车道的一端接入，螺旋车道的另一端设置有翻板，所述翻板在翻转后能够接入出口车道的一端，出口车道的另一端接入测试区，回力车进入螺旋车道，回力车底部的车轮在螺旋车道上滑动蓄力，在回力车滑动至螺旋车道末端的翻板处后，翻板转动带着回力车接入出口车道，回力车驶入测试区进行测试；避免了手动抓取、拖动蓄力、释放和观察行驶状态的过程，实现回力车的自动质量检测，减小了工作量，提高了质检效率。
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