公开(公告)号：CN109816140A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201811520457.X

申请日：2018-12-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张晓峰 ,  朱俊璋 ,  何震宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/02 ,  G06Q40/04 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于跨市场影响的股价预测方法，该预测方法包括：将多个股票市场的股票的数据分别输入到特征提取神经网络，以提取该多个股票市场的股票的特征数据；将该多个市场的特征数据输入到多维长短期记忆网络，以预测该多个股票市场中的一个股票市场的股票价格波动。本发明通过将多个股票市场的股票的数据分别输入到特征提取神经网络模型中，即可获得多个股票市场的股票的特征数据，将该特征数据输入到多维长短期记忆网络模型中，即可预测某个股票市场的股价波动趋势。本发明的多维长短期记忆网络模型可以刻画多个市场之间的相互关联性，使得预测准确性高。该方法使用方便，且效率高，适应金融市场的快速变幻。

公开(公告)号：CN109711258A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811425855.3

申请日：2018-11-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 何震宇 ,  惠晓伟 ,  张晓峰 ,  黎嘉辉 ,  赵昕玥 ,  周瑞 ,  万周诚

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测方法、系统及存储介质，该方法包括：使用多任务网络并行完成人脸检测和人脸回正参数计算，并将原始的倾斜人脸进行回正；将回正人脸送入轻量关键点检测网络；检测人脸关键点，针对多人脸关键点检测任务，使用非冻结迁移学习的预训练方案，逐步训练多个人脸关键点，训练时使用并行人脸回正机制；人脸旋转返回原始角度。本发明的有益效果是:本发明针对人脸关键点检测任务的特点进行改进，引入注意力机制对卷积网络的网络输出进行打分选择，缓解了人脸关键点检测的损失函数不均衡问题；同步训练人脸检测任务与人脸回正参数计算任务，提升了整体架构的效率，降低了模型复杂度。

公开(公告)号：CN109685825A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201811426910.0

申请日：2018-11-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 何震宇 ,  李东壕 ,  张晓峰 ,  周瑞 ,  柯瀚林 ,  祝清麟 ,  邵卢娇

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06T7/246 ,  G06K9/4604 ,  G06T2207/10048

Abstract: 本发明提供了一种用于热红外目标跟踪的局部自适应特征提取方法、系统及存储介质，该局部自适应特征提取方法包括：步骤S1：接收输入的图像，在当前帧中利用相邻像素之间的差值计算当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度；步骤S2：使用步骤S1已计算出的当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度，计算每一像素位置的梯度协方差矩阵。本发明的有益效果是：本发明的局部自适应特征提取方法，替换目标跟踪器中特征提取部分的其他特征提取技术，能够提高跟踪器在热红外目标跟踪任务中的性能，能够提取出更适用于热红外目标跟踪的稳定的、具有更多判别信息的特征。

公开(公告)号：CN108921875A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810746646.2

申请日：2018-07-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 叶允明 ,  夏武 ,  张晓峰 ,  项耀军

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明提供了一种基于航拍数据的实时车流检测与追踪方法，包括以下步骤：S1、基于弱监督学习的预训练部分，使用弱监督学习的方式训练好一个YOLO网络的预训练模型；S2、基于航拍数据的实时车流检测部分，采用全卷积神经网络以及具有先验信息的多目标框检测方法对YOLO网络的预训练模型进行改进，得到YOLO检测网络。本发明的有益效果是：基于YOLO算法进行改进，采用全卷积神经网络以及具有先验信息的多目标框检测方法，有效地利用了无人机航拍数据集多视角和多分辨率的图像特点进行训练，在不损失太多检测时间的情况下提升了算法的检测准确率，达到了准确率与时间的平衡。

公开(公告)号：CN108712065A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810500060.8

申请日：2018-05-22

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张东来 ,  谷雨 ,  张晓峰

IPC: H02M1/14 ,  H02M3/156

CPC classification number: H02M1/14 ,  H02M3/156

Abstract: 本发明提供了一种可实现低输入/输出电流纹波的高功率密度磁集成开关电源，包括由输入耦合支路、输出耦合支路和纹波抵消支路构成的磁集成模块；所述输入耦合支路包括输入电感LA和输入电容Cin；所述输出耦合支路包括输出电感LC和输出电容Co；所述纹波抵消支路包括串联在一起的纹波抵消电感LB和储能电容Cr；输入电感LA、输出电感LC及纹波抵消电感LB耦合至同一磁芯中。磁集成模块包括的输入耦合支路、输出耦合支路及电流纹波抵消支路，耦合至同一磁芯中以实现磁集成的目的。本发明可以实现输入/输出电流纹波抵消以及提升电源功率密度的特点。本发明的磁集成开关电源具有结构简单，设计调节灵活，具有较强的实用性。

公开(公告)号：CN106372618A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610834791.7

申请日：2016-09-20

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 肖川 ,  张晓峰 ,  叶允明 ,  韩喜双

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/12

CPC classification number: G06K9/00651 ,  G06K9/6269 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供一种基于SVM与遗传算法的道路提取方法及系统，属于图片中的道路提取技术领域。本发明的方法包括如下步骤：将每个图片通过遗传算法找到一个合适的阀值；用阀值分割的方法来分割图片中的道路和非道路；判断是否识别出道路，如果是，输出处理好的图片，结束；根据训练类别：道路和非道路，训练数据；将图片进行SVM分类；输出处理好的图片。本发明还提供了一种实现上述方法的系统。本发明的有益效果为：采用SVM和遗传算法相结合的道路提取的方法，该方法提高了道路提取的图片种类，同时提高了道路识别的准确度；既解决了使用机器学习算法训练集的局限性问题，又提高了提取道路的速度。