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公开(公告)号:CN115424177A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202211073134.7
申请日:2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的孪生网络目标跟踪的方法,将增量学习应用到目标跟踪网络模型的更新过程中;首先,将跟踪网络SiamRPN++的RPN复制为学生模型,利用跟踪过程中产生的高可信度目标作为在线训练的小样本集;然后,利用增量学习的方式学习上一帧网络产生的小样本集,对模型通过域扩展以及知识蒸馏的方式训练学生模型;最后,利用学生网络模型产生的目标信息和教师网络模型产生的目标信息进行动态加权融合以更新位置;本发明利用增量学习的方式使离线训练的模型具有自适应的学习能力,不仅有效利用了跟踪过程中目标的历史信息,还避免了对模型进行大规模的离线训练,提升了孪生网络算法在跟踪过程中处理目标形变情况的能力。
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公开(公告)号:CN110767207A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911043642.9
申请日:2019-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10K11/172
Abstract: 一种超薄多吸收峰低频吸声器,解决了低频吸声器的每个腔体只能引起一个准完美吸收频率峰的问题,属于声波处理技术领域。本发明包括穿孔盖板、内嵌圆孔、螺旋分隔板、无孔挡板、底板和一个或多个穿孔挡板;穿孔位于穿孔盖板的正中心;螺旋分隔板包括筒状壳体和螺旋结构,螺旋结构放在筒状壳体内,螺旋结构的尾部与筒状壳体内壁相连接,形成螺旋通道;螺旋分隔板放置在穿孔盖板与底板之间,在内部形成吸声腔;无孔挡板插入到螺旋结构最外圈与圆筒壁之间,无孔挡板用于隔开宽度不相同的通道,在穿孔盖板的穿孔正下方和穿孔挡板的穿孔上分别加装多个不同尺寸的内嵌圆孔,形成不同波长的吸声体,实现多吸收峰低频吸声器。
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公开(公告)号:CN110767207B
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN201911043642.9
申请日:2019-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10K11/172
Abstract: 一种超薄多吸收峰低频吸声器,解决了低频吸声器的每个腔体只能引起一个准完美吸收频率峰的问题,属于声波处理技术领域。本发明包括穿孔盖板、内嵌圆孔、螺旋分隔板、无孔挡板、底板和一个或多个穿孔挡板;穿孔位于穿孔盖板的正中心;螺旋分隔板包括筒状壳体和螺旋结构,螺旋结构放在筒状壳体内,螺旋结构的尾部与筒状壳体内壁相连接,形成螺旋通道;螺旋分隔板放置在穿孔盖板与底板之间,在内部形成吸声腔;无孔挡板插入到螺旋结构最外圈与圆筒壁之间,无孔挡板用于隔开宽度不相同的通道,在穿孔盖板的穿孔正下方和穿孔挡板的穿孔上分别加装多个不同尺寸的内嵌圆孔,形成不同波长的吸声体,实现多吸收峰低频吸声器。
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