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公开(公告)号:CN104146732A
公开(公告)日:2014-11-19
申请号:CN201410366117.1
申请日:2014-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明公开了骨密度仪中基于稀疏表示的多参量骨质疏松分类判决方法,其步骤如下:步骤一、构造大小为N的训练样本库W,测量训练样本库里每一个样本的BMD,并测量MSS、BUC、BUA及SOS;步骤二、对训练样本库W的样本按照量测BMD值由小到大进行排序;步骤三、构造其骨质疏松特征参量集向量序列;步骤四、构造骨质疏松等级矩阵;步骤五、根据每个骨质疏松等级矩阵量测数据,训练组量测词典;步骤六、利用量测词典对待测样本稀疏表示系数进行筛选,确定所属骨质疏松等级。该判决方法综合利用了超声透射及背散射中的多种参量构造特征参量集,以该参量集为基础进行分类判决。本发明应用于医学检测、特征分类领域。
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公开(公告)号:CN102855623A
公开(公告)日:2013-01-02
申请号:CN201210250013.5
申请日:2012-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于经验模态分解的心肌超声造影图像生理参数测量方法,涉及一种心肌超声造影图像的时间-强度曲线分析方法。本发明包括如下步骤:一、对心肌区域按圆周分为六个区域进行灌注信号提取,分别提取每一个心肌分割区域的时间-强度曲线;二、对提取出的时间-平均灰度值强度曲线进行EMD分解,得到扩展的信号本征模态函数,对得到的第一个本征模态函数进行Hilbert变换,得到瞬时谱参数,对每个频率点的幅值进行累加,得到边际谱;三、利用边际谱的能量阈值对边际谱进行阈值判定。本发明为基于心肌超声造影图像的心肌梗塞或心肌微循环诊断提供了一种分析途径,从而提高基于心肌超声造影的生理参数测量的准确性,降低了医生的主观依赖性。
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公开(公告)号:CN102750445A
公开(公告)日:2012-10-24
申请号:CN201210183977.2
申请日:2012-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 基于复化Simpson公式改进多变量灰色模型的故障预测方法,属于信号处理领域,本发明为解决现有故障预测设备系统的组成具有复杂性、结构关系的模糊性以及特征参数获取的不确定性、不完整性的问题。本发明方法包括以下步骤:步骤一、输入待测设备的故障原始特征数据序列和故障相关数据序列,计算其累加生成数;步骤二、建立多变量灰色模型,计算灰色系数;步骤三、利用步骤二求得的灰色系数获取的预测值步骤四、获得的预测值步骤五、计算多变量灰色模型的预测精度;步骤六、判断待测设备是否有故障。
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公开(公告)号:CN101582167A
公开(公告)日:2009-11-18
申请号:CN200910072319.4
申请日:2009-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于四元数分解和相关函数判断彩色图像相关性的方法,属于图像处理领域,本发明的目的是解决采用ELL提出的方法分解四元数的水平和垂直分量,以及基于平行垂直分解的方法计算两幅彩色图像的相关函数计算速度低的问题。本发明的方法包括:步骤一、大小均为M×N像素的两幅彩色图像的纯四元数表达式分别为p(m,n)=b1(m,n)i+c1(m,n)j+d1(m,n)k和q(m,n)=b2(m,n)i+c2(m,n)j+d2(m,n)k;步骤二、将第二幅彩色图像q(m,n)沿方向分解为q(m,n)=q∥(m,n)+q⊥(m,n);步骤三、按公式获取两幅彩色图像的相关函数cr(m,n),所述相关函数cr(m,n)的值表示两幅彩色图像的相关性。本发明方法用于判断两幅彩色图像的相关性强弱。
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公开(公告)号:CN220251971U
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202320655462.1
申请日:2023-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本实用新型公开了农用机械技术领域的一种播种机测速装置,包括地轮测速单元、多普勒雷达测速单元、485通信模块、主控板、报警器和CAN对外通信模块,在主控板的控制下,若转速传感器和多普勒测速雷达均正常工作,那么分别读取转速传感器和多普勒测速雷达所测速度,若两者所测速度一致或相差不大时,则以转速传感器所测速度作为播种机的运行速度;若两者所测速度相差较大时,则会通过报警器发出报警,说明土地情况比较恶略或播种机地轮发生打滑现象,通过主控板产生信号至报警器,提醒驾驶员此段距离可能产生漏播等情况,本装置为实现精准种植提供了相对准确的速度参考,具有实用性和市场推广价值。
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公开(公告)号:CN221840944U
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202323635079.9
申请日:2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本实用新型提出了一种番茄巡检装置,属于果蔬检测技术领域。解决了现有番茄果实品质检测人工观察的范围有限,时间较慢,人力消耗成本较大,生产效率低,且人工检测的合格率受影响因素较多,容易漏检,影响番茄整体产量的问题。它包括车体和主控箱体,所述车体包括上车体和下车体,所述上车体设置在下车体的上方,所述上车体和下车体之间设置有升降支架,所述主控箱体设置在上车体的前端,所述主控箱体的前端设置有第一传感器,所述下车体的前端设置有第二传感器,所述主控箱体的顶部前端转动设置有方型摄像机,所述主控箱体内设置有控制模块。它主要用于番茄果实的品质检测。
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