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公开(公告)号：CN114972097A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210611043.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环一致生成对抗网络的图像去模糊方法，属于深度学习技术领域以及图像处理领域。该方法步骤主要包括：S1.对下采样进行特征提取造成的信息缺失及单一尺度获取特征相关性差的问题，对生成对抗网络的模型结构和损失函数进行优化；S2.针对成对数据集获取难和合成数据集泛化能力差的问题，提出一种可以在非成对训练集上训练的生成对抗网络模型；S3.设计在非成对训练集上的生成对抗网络模型；S4.用多种损失构成网络的损失函数，包括均方误差、对抗损失和循环一致损失；S5：评价去模糊图像的效果，进行均方误差，峰值信噪比，结构相似性测量。通过优化模糊图像恢复算法解决便携摄像设备和被拍摄运动产生的模糊图像，全面提升图像质量，提高人工智能算法的准确性。
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公开(公告)号：CN114612782A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210252797.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的建筑物检测系统，涉及建筑物检测技术领域；它使用UNet编码‑解码结构对建筑物进行语义分割，并以此为基础对语义分割模型的结构和参数进行优化；在解决建筑物变化检测问题时，构建端到端的变化检测网络，增加模型的感受野，提高网络对不同密集程度建筑物的检测精度；以语义分割模型为基础，搭建孪生网络同时输入灾害前后的遥感影像，利用变化检测的方法实现对建筑物损毁程度检测的四分类；本发明能够提高检测的精度，同时能够获取设备不同、季节变化和背景的差异；端到端的建筑物变化检测模型能够直接输出建筑物的变化，减少建筑物变化检测的结果存在误判的情况。
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公开(公告)号：CN109741320A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910011205.2
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于航拍图像的风电叶片故障检测方法，以无人机航拍图像为研究对象，包括以下步骤：A、风电叶片航拍图像增强；B、构建风电叶片三维可视化模型；C、风电叶片图像缺陷检测；D、风电叶片图像缺陷区域分类；本发明采用的风电叶片故障检测方法，能节省风电叶故障检测的人力物力开销，显示故障位置，有效提高了风电叶片故障检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116663754A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310540242.9
申请日：2023-05-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种面向多任务情境下的集群路径规划方法，所述包括：地图格栅化，构建8方向多跨度行进权重因子，根据障碍物和任务目标信息构建地图引‑斥场，接着，代理因子在混合引‑斥力场及行进权重因子影响下更新集群路径节点，并根据任务目标完成度和集群路径实时更新地图引‑斥力场，最后优化所得集群规划路径。
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公开(公告)号：CN110625308A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910921515.8
申请日：2019-09-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于焊接机器人的橡胶桥梁支座焊接方法，所述方法包括：(A)在焊接橡胶桥梁支座之前，利用雷达传感器对工作对象的焊缝进行检测，将数据转换成直角坐标系上的点的形式；(B)将采集得到的每组点根据其分布，利用RANSAC算法生成平面模型；(C)利用平面模型计算出橡胶桥梁支座的交点和焊接线的尺寸；(D)将数据传输到焊接机器人控制器中，生成程序，对橡胶桥梁支座进行焊接。该方法可以更精确地追踪橡胶桥梁支座的焊缝，无需额外数据的联动，可使工作人员介入最少，这样可以提高生产率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741348A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910012301.9
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种糖尿病视网膜图像分割方法，包括以下步骤：A、图像采集器采集糖尿病视网膜图像并发送至图像预处理器；B、图像预处理器对采集的图像进行增强和滤波处理；C、对处理后的图像进行特征提取，得到特征提取后的图像；D、将特征提取后的图像进行离散小波帧分解，得到第一视网膜子图和第二视网膜子图；E、将第一视网膜子图和第二视网膜子图输入到图像分割神经网络中，并输出分割后的视网膜图像，本发明采用的分割方法分割效率高，分割准确度高，便于医生的病灶处的判断。
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公开(公告)号：CN119169293A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411321757.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种低资源场景下的医学影像分割方法，该方法包括：基于预设的训练数据集训练NanoDet模型，直至经所述NanoDet模型得到的病灶区域的标注框的标注精度大于第一精度值；对分割模型SAM的权重矩阵设置增加项矩阵，基于所述训练数据集，更新所述增加项矩阵，使所述分割模型SAM的分割精度大于第二精度值；基于所述NanoDet模型生成待分割图像的标注框，并基于所述标注框获取病灶区域的定位点；在所述标注框内基于所述定位点坐标，使用更新权重后的分割模型SAM进行病灶区域的影像分割，生成所述带分割图像对应的病灶掩膜。该方法具有更好的分割能力和精度。
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公开(公告)号：CN112907499A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911219360.X
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于salp算法阈值分割管内火焰并检测其大小的方法，对管内火焰图像进行自动分割，应用salp算法在根据最大类内方差评定准则寻找最优阈值T，依据应用阈值T分割出目标图像的像素大小辨别管内火焰大小，步骤如下：(1)初始化salp位置，即随机分布salp位置；(2)设定最大迭代次数为L；(3)指定领导者，余下salp为追随者；(4)设定最大类间方差适应度函数；(5)依次计算所有salp的适应度值；(6)适应度值最大的salp为食物；(7)更新领导者与追随者位置；(8)限定个salp的位置在[0,255]之间；(9)比较更新前后salp适应度大小，若适应度变大，这该salp位置此次不更新；(10)重复5)到9)步骤直到满足最大迭代次数，得出最优阈值。
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公开(公告)号：CN112141369A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011074168.9
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B64G1/64
Abstract: 一种航天器平移靠拢段自主交会对接的决策与控制方法，属于交会对接领域。包括步骤：建立面向优先注意维度决策的场景分类矩阵，研究平移靠拢段手控交会对接的人‑机‑环境耦合交互量化模型；解析航天员、航天器、环境及动态联合扰动之间的关系，建立不同交会对接场景下的行为决策指令规则集；基于深度神经网络和半物理仿真实验，建立自主追踪航天器驾驶员先验模型；基于深度强化学习和全物理仿真实验，建立追踪航天器自主行为决策模型；研究包含顶层决策和底层控制的仿生式分层控制架构，实现追踪航天器自主行为决策与控制。本发明通过引入类脑思维思想，解决航天器平移靠拢阶段的自主交会对接方式缺少人工控制的灵活性和智能性问题。
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公开(公告)号：CN111665934A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010368104.3
申请日：2020-04-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于ZYNQ软硬件协同处理的手势识别系统及方法，所述系统包括：图像预处理模块、手势分割模块、特征提取模块、手势识别模块、手势识别应用及界面显示模块和数据通路模块。其中，图像预处理模块和数据通路模块由PL部分实现，其他四个模块由PS部分实现。所述手势识别方法把需要处理的手势从复杂的背景中分割出来，之后基于动态时间规整模型识别方法进行动态手势的特征提取与手势识别。本发明提供的手势识别系统及方法能够根据用户的手势确定用户的控制命令并进行对应的操作，从而减少系统与用户进行交互时的操作步骤的复杂度，具有实时性较好、处理能力较快的效果，改善用户的交互体验。
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