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公开(公告)号：CN109902732A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910131839.1
申请日：2019-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种车辆自动分类方法及相关装置，根据车辆图像样例和/或车辆模型进行图像外观扩展以获取车辆样本集，增强了训练样本的多样性和完整性，以进一步提高后续车辆目标检测和分类的准确度，克服现有技术中存在车辆检测方法的准确度低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN109784196A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811564967.7
申请日：2018-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Inventor： 徐勇
Abstract: 本发明揭示了一种视觉信息判识方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：接收视觉信息，并分别对视觉信息进行初级视觉判识、中级视觉判识和高级视觉判识；根据判识结果对视觉信息进行描述信息标注。本发明的一种视觉信息判识方法、装置、设备及介质的有益效果为：通过对视觉信息的多级别判识能更精确的判识出该视觉信息的内容，提高了判识精度，通过接收用户对描述信息的评价对判识所使用的判识模型进行相应的判识训练使判识模型能够不断进行修正及进化，使其的判识结果更接近人工判识的结果，更人性化。
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公开(公告)号：CN109671049A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811320629.9
申请日：2018-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳市第二人民医院
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6267 , G06T7/11 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30041 , G06T2207/30096 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了一种医学图像处理方法、系统、设备、存储介质，一方面通过病灶图像获取多个第一异常概率，另一方面通过医学图像和病灶图像获取多个第二异常概率，再根据多个第一异常概率、多个第二异常概率和不同的权重系数按照不同图像异常程度获取医学图像属于不同图像异常程度的最终概率，并将最大的最终概率的图像异常程度作为医学图像的图像异常程度，实现对医学图像的异常程度进行分析，克服现有技术中存在对病理图像处理、分析依靠肉眼，效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN109658344A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811338660.5
申请日：2018-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳云安宝科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像去噪方法，搭建神经网络图像去噪模型，选取训练集，并设置训练参数；根据神经网络图像去噪模型及其训练参数，以最小平方差函数作为损失函数，应用在模型训练过程，形成深度学习的神经网络图像去噪模型；将待处理的图像输入到所述神经网络图像去噪模型，输出去噪后的无噪声图像，根据噪声的分布程度引入相应的权重到网络模型中，为了防止梯度消失或者梯度爆炸的情况，引入残差学习过程，并采用LN横向规范化形式将经过卷积层得到特征进行归一化来统一数据的分布，使数据保存在相同的范围，并加快网络收敛速度，可广泛适用于高斯噪声、真实图像噪声、超分辨等低水平视觉的图像任务处理过程。
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公开(公告)号：CN109191424A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810810971.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种乳腺肿块检测与分类系统、计算机可读存储介质，通过对乳腺图像的每一个像素进行分类，直接将像素分为三类：普通像素、良性肿块像素和恶性肿块像素，实现快速准确地对乳腺图像进行肿块检测和肿块分类，克服现有技术割裂肿块检测和分类两个步骤，导致准确率低下且效率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109087273A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810803674.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于增强的神经网络的图像复原方法，所述方法包括以下步骤：S1、将待复原图像变换成不同缩放因子下的多个低分辨率图像；S2、将多个低分辨率图像分别输入至预先训练好的第一深度卷积神经网络，从而得到对应的不同缩放因子下的多个高分辨率图像；S3、将S2中的多个高分辨率图像分别变换为与待复原图像大小一样的图像，并将这些图像进行融合以得到复原后的图像。本发明还公开了相应的存储介质与图像复原系统。本发明可以防止网络在训练过程中退化并加快收敛速度。
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公开(公告)号：CN103778442B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410067355.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62 , G06T7/00 , G05B19/418
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/4642 , G06K2009/4666
Abstract: 本发明公开了一种基于视频人数统计分析的中央空调控制方法及其控制系统，包括：间断地获取监控区域内视频流数据并将视频流数据传输至服务器；服务器对同一时间段内视频流数据中的每一帧图像进行分析以统计人数；将监控区域划分为多个子区域；对每个子区域内的人数进行估算，并取视频流数据中同一时间段内的连续N幅帧图像的人数平均值，以得到各子区域在同一时间段内的人数分布情况；根据人数分布情况产生控制信号以控制位于上述子区域内的中央空调。与现有技术相比，本发明的控制方法实现了根据人数分布情况对中央空调开关、出风量及出风方向的智能控制的目的，使得中央空调发挥了最大效率，并有效地减少了能源浪费。
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公开(公告)号：CN106055922A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610404832.9
申请日：2016-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/18
CPC classification number: G16B20/00
Abstract: 本发明涉及基因诊断领域，尤其涉及一种基于基因表达数据的混合网络基因筛选方法；本方案通过引入基因表达数据，设计了基于基因表达数据的混合网络基因筛选方法模型，并给出了如何通过基因表达数据构建不同网络的具体步骤，利用基因表达数据对疾病与基因，基因与基因之间的相互关系网络进行了更为细致深入的量化，从而增强整个混合模型在疾病基因筛选方面的综合能力。
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公开(公告)号：CN105574215A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610127023.8
申请日：2016-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于多层特征表示的实例级图像搜索方法。本发明提出了一个通过深度卷积神经网络模型学习图像不同层次的特征表示，进行实例级的图像搜索的方法，使之能有效的找到相同物品的不同图像；本发明在传统网络模型基础上引入了一种编码学习过程，通过对来自于多个卷积层的特征进行自动编码，使得提取的特征更具有鲁棒性，降低背景和噪声数据对特征的影响，同时兼具局部信息和类别信息；本发明还提出了一种基于多任务的损失函数，并通过优化该函数，使学习到的特征拥有很好的泛化性能，也使学习到的特征很好的用于区分类间图像以及类内不同事物的图像。
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公开(公告)号：CN104504394A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410756921.0
申请日：2014-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/00362 , G06K9/4647
Abstract: 本发明提出了一种基于多特征融合的密集人数估计方法与系统。首先，将图像分成N个相等的子块；然后，用基于CSLBP直方图纹理模型和混合高斯背景建模的方法，对图像进行分层次背景建模，提取各子块经透视校正后的前景面积，并结合改进的Sobel边缘检测算子检测出各子块边缘密度，还结合CSLBP变换和灰度共生矩阵提取描述图像纹理特征的四个不同方向的重要纹理特征向量；再通过主成分分析对提取到的人群前景分割特征向量和纹理特征向量进行降维处理；将降维后的特征向量输入到神经网络模型的输入层，由其输出层得到各子块的人数估计；最后，相加得到总人数。其具有较高的准确性和较好的鲁棒性，在对地铁站台监控视频的人数统计实验中取得了较好效果。
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