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公开(公告)号：CN106930515B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710197113.9
申请日：2017-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: E04F21/165
Abstract: 自动循迹美缝填缝机器人，属于机器人技术领域，本发明为了解决瓷砖美缝填缝需要人工清理瓷砖缝隙，美缝费时费力、容易涂抹不均匀，使美缝材料溢出，浪费材料和清理溢出材料麻烦的问题。底盘上从左至右依次安装有摄像头及架杆、处理器及控制器、电源和驱动装置，处理器及控制器两侧分别设有清缝装置和美缝填缝装置；底盘两侧设有多个直流电机，每个直流电机的输出端均安装有车轮；旋转装置安装在底盘的底部，位于底盘左端。本发明的自动循迹美缝填缝机器人能自动对瓷砖进行清缝、美缝，并保护瓷砖，防止灰尘等杂物飞扬。
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公开(公告)号：CN105303190B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510854070.8
申请日：2015-11-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/38
Abstract: 一种基于对比度增强法的降质文档图像二值化方法，本发明涉及基于对比度增强法的降质文档图像二值化方法。本发明是要解决现有方法无法从降质文档图像中提取出清晰字符的问题。读取降质文档图像，对降质文档图像进行灰度变换；利用四叉树原理，根据灰度对比度信息，区分强灰度对比度区域与弱灰度对比度区域；根据强灰度对比度区域与弱灰度对比度区域像素点灰度值出现的频率确定局部阈值；令强灰度对比度区域与弱灰度对比度区域像素点灰度值大于局部阈值的像素点的灰度值为255；令强灰度对比度区域与弱灰度对比度区域像素点灰度值小于局部阈值的像素点的灰度值为0，输出二值图像。属于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN106930515A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710197113.9
申请日：2017-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: E04F21/165
Abstract: 自动循迹美缝填缝机器人，属于机器人技术领域，本发明为了解决瓷砖美缝填缝需要人工清理瓷砖缝隙，美缝费时费力、容易涂抹不均匀，使美缝材料溢出，浪费材料和清理溢出材料麻烦的问题。底盘上从左至右依次安装有摄像头及架杆、处理器及控制器、电源和驱动装置，处理器及控制器两侧分别设有清缝装置和美缝填缝装置；底盘两侧设有多个直流电机，每个直流电机的输出端均安装有车轮；旋转装置安装在底盘的底部，位于底盘左端。本发明的自动循迹美缝填缝机器人能自动对瓷砖进行清缝、美缝，并保护瓷砖，防止灰尘等杂物飞扬。
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公开(公告)号：CN103552581B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310559802.1
申请日：2013-11-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B61L1/16
Abstract: 本发明提供了一种车轮传感器，相应的调幅单元包括电桥电路和两个参数相同的线圈，电桥电路和两个线圈设置在铁轨的同侧；相位单元包括发送线圈和接收线圈，发送和接收线圈分别位于铁轨两侧，发送线圈用于产生交变磁通，并通过耦合接收线圈感应出同频交流信号；信号处理单元用于产生预定频率的方波并提供给发送线圈和以及产生预定频率的正弦波提供给电桥电路，并根据电桥电路的输出信号以及接收线圈输出的交变磁通信号获得车辆处于区域内的计轴状态。本发明可以检测车轮到达和离开并准确捕捉车轮的物理中心，工作状态不受道床、轨道状况、线路状况的影响，能够消除由外界白噪声，以及电气化铁路附近的高压电场、电磁波等对线圈的影响。
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公开(公告)号：CN112633175A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011549426.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种具有提取功能的单音符实时识别算法，主要步骤为：首先选择所需识别乐器的纯净音频数据集；将纯净音频加入多种噪声模拟录制的真实情况；输入波形经过编码器进行特征提取；提取出的特征向量经过多组时间卷积网络进行建模；最后经过解码器提取出纯净的音频波形；搭建多尺度卷积神经网络进行音符识别。本发明提出一种基于时域的音频操作的方法，解决了传统频域操作中忽略相位信息的缺点。在音符识别前将待识别目标音频从复杂环境中提取出来。利用多尺度卷积神经网络进行特征提取，提高音符识别性能。很好地解决了现有音符识别算法对噪音因素敏感的问题，且本发明模型尺寸小，大大提高了音符识别速度和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103552581A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310559802.1
申请日：2013-11-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B61L1/16
Abstract: 本发明提供了一种车轮传感器，相应的调幅单元包括电桥电路和两个参数相同的线圈，电桥电路和两个线圈设置在铁轨的同侧；相位单元包括发送线圈和接收线圈，发送和接收线圈分别位于铁轨两侧，发送线圈用于产生交变磁通，并通过耦合接收线圈感应出同频交流信号；信号处理单元用于产生预定频率的方波并提供给发送线圈和以及产生预定频率的正弦波提供给电桥电路，并根据电桥电路的输出信号以及接收线圈输出的交变磁通信号获得车辆处于区域内的计轴状态。本发明可以检测车轮到达和离开并准确捕捉车轮的物理中心，工作状态不受道床、轨道状况、线路状况的影响，能够消除由外界白噪声，以及电气化铁路附近的高压电场、电磁波等对线圈的影响。
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公开(公告)号：CN114550675A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210194012.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑‑Bi‑LSTM网络的钢琴转录方法，该方法一共分为三步：（1）数据预处理：对获取的钢琴音频信号进行降噪预处理，得到纯净音频；（2）特征提取:对音频特征提取分别采用CQT与MFCC，对比两者处理效果，使用一种CQT+MFCC特征融合方法对音频进行处理；（3）音符识别：设计基于CNN‑‑Bi‑LSTM网络引入注意力模型的钢琴转录算法。本发明在于针对钢琴转录提出了一个基于CNN‑‑Bi‑LSTM神经网络模型，并引入了注意力机制，成功提高了音符识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113314140A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110597781.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种具有实时处理功能的多尺度卷积神经网络的音源分离算法，主要步骤为：制作混合数据集；将混合音频经过设计的多尺度编码器进行特征提取，提高分离性能；提取出的特征经过多组改进的TCN进行建模，使用深度可分离卷积(S_conv)替代卷积块中的标准卷积；在每个TCN块中引入选通机制，用全卷积门控线性单元(GLU)处理特征信息流；最后经过多尺度解码器还原出纯净的音频波形。本发明提出一种基于多尺度的时域音频操作方法且使用TCN网络搭建音源分离模型，解决了传统利用短时傅里叶变换忽略相位信息的缺点，构建轻量级网络，有效控制信息流，实现实时精准的分离。
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公开(公告)号：CN106384114B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201610842687.2
申请日：2016-09-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的自适应图像二值化方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括：通过预定图像二值化方法对随机选取的降质文档图像进行处理，并对所述降质文档图像按选取的图像二值化方法进行归类；确定通过每种图像二值化方法处理的降质文档图像的灰度直方图，并提取所述灰度直方图的特征属性；将所述特征属性作为特征向量，并将所述特征向量对应的图像二值化方法作为标签建立训练样本；基于支持向量机对所述训练样本进行训练并建立二值化自适应选择模型。本发明针对不同的降质文档图像，在现有的预定图像二值化方法中选择最佳二值化方法，从而达到理想的图像二值化效果。
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公开(公告)号：CN107909024A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711116535.5
申请日：2017-11-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06K9/00825 , G06K9/00805 , G06K9/6267 , G06T7/292
Abstract: 本发明给出一种基于图像识别和红外避障的车辆跟踪系统，包括：上位机监视子系统、跟踪避障子系统以及车辆控制子系统；所述上位机监视子系统用于监视车辆的前进速度与前进方向；所述跟踪避障子系统用于车辆的跟踪与避障；所述车辆控制子系统用于控制车辆的前进速度与前进方向；所述上位机监视子系统包括Wifi接收模块、显示模块以及监控模块；所述跟踪避障子系统包括：摄像头模块、红外传感器模块、Wifi发送模块、嵌入式图像处理开发板以及跟踪避障处理模块；解决了现有技术中因简单算法引起的容易受到光照、遮挡、物体形变等影响；也解决了相对复杂的算法虽实时性较差的技术问题。
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