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公开(公告)号：CN114299094A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210006841.8
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块选择与扩展的输液瓶图像感兴趣区域提取方法，所述方法首先将图像分成一些规则的子块，每个子块的特征被提取出来与整幅图像的特征进行比较，选择出满足一定条件的子块。然后在这些被选择的子块中选择出标准差最小的子块，并在这个子块上进行扩展，得到ROI的近似区域。最后ROI的近似区域被进一步分成子区域，对子区域进行特征提取，满足一定特征的子区域被选取出来，在选择的子区域的基础上进行扩展得到的区域即为最终确定的ROI。本发明采用的图像特征简单，计算量小，计算速度块，降低了数据运算成本，大幅度节约运行时间，提高了ROI的提取效率。
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公开(公告)号：CN114063456A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111350431.7
申请日：2021-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种利用自回归模型和卡尔曼滤波算法的故障预测与预警方法，所述方法包括如下步骤：一、建立故障自回归退化模型的状态方程与测量方程；二、计算状态向量预测值三、计算系统状态协方差矩阵的预测值P(k|k‑1)；四、计算滤波增益系数K(k)；五、计算系统状态协方差矩阵的估计值P(k)；六、计算状态向量估计值七、计算测量向量的预测值到八、计算测量向量预测值的上边界到和下边界y(k)到y(k+m)；九、确定故障预警结果；十、每个k时刻重复二～九，迭代实现故障预测和预警。该方法能够在控制系统发生故障之前给出可靠的预警信号，有效保障系统的安全性及稳健性，其原理清晰，算法简单，易于实际工程实现。
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公开(公告)号：CN108986204B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201710402050.6
申请日：2017-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于双重校准的全自动快速室内场景三维重建装置，它涉及装置设计、位置粗校准、基于奇异值的关键点提取、局部收敛抑制、特征描述子的提取与匹配等方法。本装置为一键式重建，它解决了传统室内三维重建操作复杂的问题，是一款全自动，环境适应度高的重建装置。同时通过离散的数据进行场景重建，大大的减少了重建数据量，提高了系统的快速性。本装置的实现步骤为：一、装置设计；二、机体镜头粗校准；三、校准误差判断；四、机体镜头精校准；五、室内场景重建。本发明对装置进行镜头校准，通过步进电机实现全自动化，将获得的24帧数据根据校准数据融合，可快速的在显示端看到重建结果，适用于室内场景的自动化快速重建。
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公开(公告)号：CN107527061B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201610445958.0
申请日：2016-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及高光谱图像的降维方法，具体涉及一种基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择算法。提供了一种在高光谱图像波段选择中，实现克隆迭代次数选定的方法。本发明的步骤为：一、读入高光谱图像，定义抗原并随机生成初始集合，按照个体适应值大小选择出最佳个体组成集合。二、克隆最佳个体生成临时克隆集合，并对克隆集合进行高频变异操作并从中再次选择最佳个体组成集合。三、利用归一化多维互信息判断前后两个集合的相关联程度来决定迭代是否停止。本发明可以达到对高光谱图像降维的目的，为使数值计算更加准确，利用归一化多维互信息对迭代次数进行选择，减少了选择过程中不必要的过多迭代过程，适用于高光谱图像波段选择应用。
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公开(公告)号：CN113763309A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202011155220.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑net网络和LSTM网络的肝脏血管超声图像目标识别与跟踪方法。步骤1：超声图像序列预处理；步骤2：训练ROI提取模型，从步骤1的超声图像中分割出区域；步骤3：基于改进U‑net网络实现步骤2的区域中目标的准确分割；步骤4：利用CNN‑LSTM网络对步骤1的超声图像序列进行分类；步骤5：基于步骤3的分割结果及步骤4的分类结果，利用LSTM网络实现超声图像序列中目标位置的准确预测。本发明为了解决现有方法无法同时对动态超声图像序列进行目标识别与实时跟踪的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113709144A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110988207.4
申请日：2021-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种高频信号压缩方法，所述方法包括如下步骤：步骤1)利用传感器获得高频信号；步骤2)将高频振动信号进行VMD分解，得到各个子信号和残差信号；步骤3)对残差信号按照位进行重新排列，即：把16个连续的残差数据排成一张表，每个残差数据16位占一行，16个数据共16行，然后把该表转置；步骤4)对步骤3)得到的转置位表先进行RLE压缩，再把压缩结果通过LZW进一步压缩。本发明能够解决高频数据存储占用大量存储空间和传输时间的问题，可以在高频数据存储和传输中应用。
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公开(公告)号：CN108241865B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201611214165.4
申请日：2016-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于超声图像的多尺度多子图肝纤维化多级量化分期方法，它涉及基于多尺度灰度共生矩阵和小波多子图共生矩阵的多级分期方法，它解决了当前基于超声图像的肝纤维化分期方法分期粗糙且准确度低的问题。本发明的步骤为：一、ROI的自动选择和预处理；二、构造多尺度灰度共生矩阵并提取纹理特征；三、构造小波多子图共生矩阵并提取纹理特征；四、利用基于SVM的不完全穷举封装式特征选择方法选择特征；五、基于SVM进行多级分类。本发明利用多尺度灰度共生矩阵全面提取图像纹理信息，并结合小波多子图共生矩阵在滤波的同时兼顾图像纹理细节信息，使用不完全穷举特征选择方法和多级分类器提高肝纤维化的分类精度，适用于基于超声图像的肝纤维化辅助诊断。
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公开(公告)号：CN113159139A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110358326.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨铁路科研所科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进声发射密度聚类的伤损状态诊断方法，所述方法基于随机邻域嵌入对声发射特征融合降维，再经由密度聚类算法对融合特征聚类诊断，并基于遗传算法联合优化二者的参数，最终诊断出声发射特征集中包含的裂纹信号及其对应的伤损状态。本发明采用无监督算法，发掘钢材劣化过程中声发射信号的内在分布规律与本质特征，包括通过流形学习中的随机邻域嵌入技术构建降维特征空间，并通过所提出的内部评估目标对密度聚类算法进行改进，自主优化其敏感参数的选取过程并增强算法自身的参数鲁棒性与抗干扰性，从而实现对不同伤损阶段的声发射样本自动分簇。
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公开(公告)号：CN109064443B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810641415.5
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于腹部超声图像的多模型器官分割方法及系统，它解决了传统腹部超声图像器官分割方法准确度不足、实时性差以及通用性差的问题。本发明的步骤为：步骤一：将扫查的超声视频流解码为单帧图像并应用直方图均衡化对图像进行预处理；步骤二：基于改进后的U‑Net分割模型对单帧图像实现腹部器官粗略分割；步骤三：结合GoogleNet腹部器官分类模型对单帧图像的分类结果、医学上的器官结构先验知识以及视频帧间相关性特点等多个模型对粗略分割结果进行修正，实现腹部器官精细分割。本发明利用多模型方法完成基于腹部超声图像的器官精细分割，分割准确度高，实时性和通用性好，为端到端的智能诊断系统提供了实现平台，并可为医疗人员提供有效的诊断辅助。
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公开(公告)号：CN113026123A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110118590.8
申请日：2021-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: D01D5/00
Abstract: 本申请公开了一种转动装置和静电纺丝装置，所述转动装置包括第一板体、第二板体、支撑件、传动组件和驱动组件。其中支撑件使得第一板体和第二板体相对且间隔设置。传动组件包括多个第一传动齿轮和多个第二传动齿轮，且相邻第一传动齿轮之间相互啮合，相邻第二传动齿轮之间相互啮合。驱动组件则用于驱动一个第一传动齿轮和一个第二传动齿轮同时以相同的方向和相同的转速转动。从而可将基膜固定于第一传动齿轮和第二传动齿轮之间，使基膜跟随第一传动齿轮和第二传动齿轮的转动而转动，再利用静电纺丝装置于基膜外表面形成具有相互交错三维网状结构的纤维层，能够为生物膜中的微生物提供更多的附着点位，提高生物膜的附着强度。
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