-
公开(公告)号：CN108447080A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810175534.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法、系统和存储介质，其方法包括：获取跟踪目标的当前视频帧的检测响应以及当前视频帧之前的所有视频帧的跟踪片段；为每一条跟踪片段计算其置信度，其中，跟踪片段置信度是指当前已经完成部分连接的跟踪片段的可信赖程度；根据置信度的大小，将所有的跟踪片段分为高可靠度跟踪片段和低可靠度跟踪片段两部分，并以当前视频帧的检测响应为关联对象，为高可靠度跟踪片段进行局部数据关联处理，为低可靠度跟踪片段进行全局数据关联处理。本发明可以有效降低关联算法的时间复杂度，能够有效缓解在跟踪的过程中出现的局部遮挡问题，同时可以实现算法的鲁棒性和实时性的均衡。
-
公开(公告)号：CN107911124A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711226692.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H03M13/13 , H04L1/0054
Abstract: 本发明涉及一种非递归的SC译码部分和确定方法及装置，是为了解决现有的递归的SC译码算法调用递归函数的次数太多，空间复杂度比较高的缺点而提出的。非递归的SC译码部分和确定方法包括：将与 对应的M0节点的部分和进行输出；其中M0节点表示以 为根节点的子树的叶子节点；ki为估计 时似然比计算的最大递归深度；执行如下运算共2k-1次，用于计算节点Mk的部分和：0≤i＜2k-1；沿着最右侧的边往上计算直至节点 最后输出的值。本发明通过采用非递归的方式实现SC译码算法，将递归函数调用次数降为0次，提高了译码速率。此外通过对似然比与部分和采用时分复用的存储方式，将算法空间复杂度降为O(N)。
-
公开(公告)号：CN106296006A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610658485.2
申请日：2016-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明提供了非完备信息博弈中风险与收益均衡的最少遗憾的评估方法，包括如下步骤：步骤1：针对每个信息集，初始化其策略、估值和每个动作的遗憾值；步骤2：使用当前的策略进行博弈，直至完成本次博弈；步骤3：在本次博弈所访问到的每个信息集上计算估值及每个动作的遗憾值；步骤4：根据遗憾匹配算法计算出新的策略；步骤5：计算新策略的风险值并综合考虑收益与风险的关系，挑选下一轮博弈中要使用的策略；步骤6：返回步骤2，直至博弈过程终止。本发明设计了一种利用经济学中风险的概念，并研究风险模型的原理，结合最少遗憾算法，应用在非完备信息机器博弈中。在利用最少遗憾算法收益占优策略的同时，兼顾策略的风险，达到更为合理的纳什均衡。
-
公开(公告)号：CN103310152B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310138433.9
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供了一种基于系统虚拟化技术的内核态Rootkit检测方法，本发明通过对Rootkit原理与系统调用和LKM进行深入分析，得到内核态Rootkit隐藏自身模块信息这一行为特点。并针对这一特点，利用设计了基于视图交叉验证的Rootkit检测方法。本发明通过对Xen内核进行更改以截获系统调用，从而构建可信视图。利用目标客户机的用户态工具构建被感染视图。通过对比可信视图和被感染视图发现隐藏的模块。
-
公开(公告)号：CN103310152A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310138433.9
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供了一种基于系统虚拟化技术的内核态Rootkit检测方法，本发明通过对Rootkit原理与系统调用和LKM进行深入分析，得到内核态Rootkit隐藏自身模块信息这一行为特点。并针对这一特点，利用设计了基于视图交叉验证的Rootkit检测方法。本发明通过对Xen内核进行更改以截获系统调用，从而构建可信视图。利用目标客户机的用户态工具构建被感染视图。通过对比可信视图和被感染视图发现隐藏的模块。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103209189A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310139638.9
申请日：2013-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了基于分布式文件系统的移动云存储安全访问控制方法，步骤1：用户向云存储平台发出云存储的文件访问请求；步骤2：中间服务器载入用户安全策略配置信息；步骤3：中间服务器根据配置信息关联用户访问请求，生成权限表达式；步骤4：中间服务器使用权限判定方法对权限表达式进行求解；步骤5：存储服务器根据表达式求解结果处理用户对文件的操作请求。本发明针对权限判定方法对权限校验机制进行优化，通过对权限表达式进行分析求值，避免了遍历和递归带来的损耗，大幅提高了系统性能，从而提高了安全访问控制技术的易用性和高效性。
-
公开(公告)号：CN103020185A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210505053.X
申请日：2012-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种多序列标注问题的联合识别方法，包括以下步骤：步骤1：针对任务I，只采用基本特征生成分类器A，针对任务II，只采用基本特征生成分类器B；步骤2：针对任务I，采用任务I的基本特征和任务II的结果带来的特征生成分类器A2，针对任务II，采用任务II的基本特征和任务I的结果带来的特征生成分类器B2；步骤3：使用集成识别算法将分类器B和B2集成为CB,将分类器A和A2集成为CA；步骤4：重复步骤2和3，直到两个任务的准确率达到最大值。本发明弥补了序列标注任务单独识别时不能从其他任务得到有用信息的缺点，使得多个任务之间有效的交换信息，并通过分类器集成，提高整个任务的准确性。
-
公开(公告)号：CN101995963B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010551084.X
申请日：2010-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 词汇自适应中文输入方法，本发明涉及一种计算机、手机、或者掌上电子产品等的词汇自适应的中文输入方法。它降低输入法的背景噪音，减少系统开销，实现个性化输入。它用于汉字输入。它包括下述步骤：输入汉语拼音字符串；进行音节切分；根据本地的通用词库中词的状态和已经加载到本地的领域专业词库的状态对音节串进行汉语语句转换；输出汉字字符串；搜索位于服务器端的领域专业词库并判断已输入汉语语句中是否包含位于服务器端的领域词库集中的词汇；如果存在这样的词汇，则将包含该词汇的领域专业词库加载到本地；根据选择确定的汉语语句输入，对位于本地的通用词库和已经加载到本地的领域专业词库中的词进行词汇状态调整。
-
公开(公告)号：CN102508547A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110345914.8
申请日：2011-11-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的手势输入法的构建方法，步骤如下：采集手势、视频处理、手势分析、手势识别、构建手势输入法。利用异步缓冲模型对手势帧进行聚类，得到关键手势帧，只将关键手势帧进行后续的手势分析和手势识别，相对于以往的分析和识别每一帧手势的系统，有效提高了系统响应实时性。另外，本发明将手势识别与输入法的结合应用，是人机交互史上的创新。
-
公开(公告)号：CN114897267B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210665590.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了面向多对多智能体协同作战场景的火力分配方法及系统，所述方法包括：确定红蓝对抗问题想定，所述红蓝对抗问题想定包括红蓝对抗单元的种类、数量、射击间隔及对抗问题、红蓝双方的目标任务和胜负判断准则；基于语义的想定建模，将所述红蓝对抗问题想定进行结构化抽象，并将博弈对抗问题的图像信息转化为语义信息；基于语义态势认知模块计算火力分配方案，并将所有我方单位指定打击对象；构建语义体系，基于向量化火力打击结果生成火力打击对象决策语义，并执行当前决策指令。本发明尽可能地将火力均匀分配到各个敌方上，使得每一个火力都最大化地得到利用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
272
records
(took 0.033 seconds)
