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公开(公告)号：CN114596589B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210246448.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于交互级联轻量化transformers的域自适应行人重识别方法，属于计算机视觉与行人识别的交叉技术领域。该方法所设计的轻量化transformer包括局部轻量化transformer和全局轻量化transformer，它们由嵌入模块、多头自注意力模块和多头混合模块组成。轻量化transformer可以捕捉长距离依赖，避免噪声标签的影响加剧。在该方法所设计的交互级联框架中，像素点被交替赋予局部信息和全局信息，这增强了局部信息建模和全局信息建模的交互能力，进而提高了模型的特征表达能力。本方法实现了有效的域自适应行人重识别。
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公开(公告)号：CN116109794A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310122309.7
申请日：2023-02-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明属于网格生成技术领域，提出一种四边形块内四边形网格细化方法。提出三种网格模板以生成多块结构化网格；第一种是在四边形块内插入一对正负一阶奇异点，第二种为插入两对正负一阶奇异点，第三种为插入一个正二阶奇异点和两个负一阶奇异点；根据插入奇异点对的类型不同，预细化的四边形块被分解为不同的多边形；生成多块结构；求解面中心点的位置；求解径向线点，径向线为面中心点与边界中点的连线；最终求解多块结构的内部点。本发明细化生成的四边形网格是以最少的奇异点的数目完成网格细化，可以最大程度上保证生成质量较好的网格。且只需输入四条边和四个顶点的信息以及四条边的网格划分数目就可以对任意形状的凸四边形块进行细化。
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公开(公告)号：CN115906576A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211555073.8
申请日：2022-12-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及基于网页端渲染模型的技术领域，具体涉及一种基于WebGL的有限元仿真结果在线显示的方法，本发明方法可以在任何可以打开网页的移动设备打开，不需要在依赖计算机，只需要可以打开网页即可，便可以完成有限元仿真结果的查看，十分轻便；且基于云端的显示，无需安装程序便可以异地同步获取数据，结果的传输和共享十分方便，在工矿复杂的车间可以发挥重要的作用，提高效率；且本发明基于网页显示，资源占用率较小，极大的减轻了计算机等设备的负担。
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公开(公告)号：CN111738313B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010511084.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于机器学习和迁移学习的交叉领域，公开一种基于多重网络合作的零样学习算法，包括生成网络一、生成网络二、对抗网络和重构网络。首先，将反向视觉特征空间作为嵌入空间，通过视觉特征中心生成网络实现映射。其次，采用更深层次的神经网络来生成，将残差网络模块引入到生成网络一和二中。之后，为减少过度拟合和提高可扩展性，引入一个对抗网络识别视觉特征中心的生成。最后，利用一个反向生成过程的重构网络来限制生成的视觉特征中心与每个类的原始语义表示之间的结构相关性。本发明在传统的零样本学习和广义零样本学习上都获得了令人满意的结果，对具有潜在应用前景的、识别无标注的海量未知类别的图像识别任务发挥促进作用。
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公开(公告)号：CN113347092A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110581087.6
申请日：2021-05-27
IPC: H04L12/721 , H04L12/723 , H04L29/06
Abstract: 本发明一种基于IPv6的SRv6数据处理方法，首先通过解析模块对SRv6报文进行解析，获取报文头中的IPv6源和目的地址以及SID的各字段内容；通过识别模块分析SID的Locator Block字段，判断相邻节点是否属于同一网络，若是头节点，则用源地址和其SID进行比较；根据上述识别结果，分情况对Locator Block、Locator Node和Function字段进行压缩，生成相应压缩SID，转发压缩更新后的SRv6报文；下一节点利用解压缩模块对压缩的SRv6报文解压缩，添加相应字段形成新的完整的SID。当SRv6报文中的Segment List与报文头中的目的地址相同时，结束数据处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113299084A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110600132.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角编码迁移强化学习的区域信号灯协同控制方法，属于机器学习与智能交通的交叉领域。方法包括一种多视角状态编码器以及一种迁移强化学习框架。提出的多视角状态编码器将路口的一维，二维状态以及邻域路口传来的状态信息进行整合编码，将结果作为路口智能体的实际输入。在提出的迁移强化学习框架中，首先独立地训练若干个专注于拟合能力的专家智能体；然后利用迁移来的专家智能体联合指导训练一个专注于泛化能力的种子智能体；最后将种子智能体的参数迁移到各个路口上进行自适应训练，并计算这些智能体与专家智能体的效果差异决定是否进行迭代训练。最终的智能体同时具有更好的决策能力和泛化性能，有效地缓解了交通拥堵。
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公开(公告)号：CN113194424A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110458367.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，提供了一种工业物联网中基于中断概的RAW分组接入方法。为更加合理地为对节点分组、提高网络的吞吐量并降低时延，提高网络的性能，本发明包括以下几个步骤：A、通过IEEE 802.11ah协议中原始的快速关联机制，接入点与节点建立关联；B、接入点收集所关联的节点信息，并计算与节点间信道的中断概率；C、根据A和B获取的信息，接入点为各个节点计算所需的时隙长度；D、接入点对节点进行重分组，并将分组结果发送给节点。本发明主要应用于使用了IEEE 802.11ah协议的工业物联网中。
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公开(公告)号：CN111738940A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010491147.0
申请日：2020-06-02
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于自注意力机制模范生成对抗网络的人脸图像眼部补全方法，属于机器学习领域。首先选取一张属于同一身份的人的不同姿态的脸部照片作为参考，将对应的参考图像、参考图像的眼部、缺失图像、缺失图像的眼部以及10维的噪声向量输入到我们所构建的模型的生成器网络中，生成器网络由一定数量的卷积层、残差块、反卷积层构成，最终生成器输出一张经过补全的人脸图像。再将生成的补全图像经过鉴别器网络进行判别真假。本发明能够提高生成的人脸的眼部图像的质量，同时生成的眼部部位并不是直接简单复制参考图像的，并且生成的眼部部位没有陷入模式崩溃的问题，都是相对应各自身份的。
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公开(公告)号：CN106985129B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201710358649.4
申请日：2017-05-19
Applicant: 大连理工大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: B25H5/00
Abstract: 一种球罐内部定检用液压载人装置，属于工业专用检验设备技术领域。这种载人器具主要包括设置在球罐中的立柱旋转机构和动臂调整机构。立柱采用上立柱依次连接多个伸缩立柱和下立柱，伸缩立柱连接液压伸缩油缸。动臂包含四个液压伸缩动臂。液压转盘经小齿轮和内圈齿轮驱动立柱转动。动臂调整机构用液压绞盘牵引钢丝绳使工作台上升或下降，两组液压伸缩动臂控制工作台的橫向位移。液压站通过液压油管给球罐內的液压转盘、液压绞盘、液压伸缩油缸和四个液压伸缩动臂提液压油。该载人器具利用液压机构调节立柱与动臂的长度，既可以在球罐内部组装与拆解，组装与拆解效率高，采用液压控制，具有结构简单，使用方便，安全可靠，工作效率高等优点。
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公开(公告)号：CN107944476B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201711102908.3
申请日：2017-11-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机应用及人工智能技术领域，涉及一种基于深度强化学习的黄桃挖核机器人行为控制策略。针对传统的机械控制方法难以有效的对黄桃挖核机器人进行行为控制问题，本发明提出了一种基于深度强化学习的方法对具有视觉功能的黄桃挖核机器人进行行为控制，以期提高其工作性能。本专利发挥了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，使机器人能够利用深度学习识别桃核状态，进而，通过强化学习的方法指导单片机控制电机挖除桃核，以最终完成挖核任务。本发明对于利用机器代替人工劳力的挖核任务具有优势。
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