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公开(公告)号：CN116935223B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202310918475.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于任务解耦和自适应点集策略的旋转目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：设计基于自适应点集策略的anchor‑free旋转目标检测网络，挖掘任意方向目标的深层几何信息，提取用于旋转目标框定位的角度信息；步骤2：设计检测特征解耦网络，在特征空间和网络参数两个方面将回归与分类拆分为两个子网络，抑制回归任务和分类任务之间的特征敏感性不一致问题，实现复杂场景下遥感目标的检测与定位。该方法通过增强模型对深层空间几何信息和基本纹理特征的提取能力，从而实现在各种复杂场景下的遥感目标检测，为航空管制、海上救援和港口管理等军民应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN114614670B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202011421175.1
申请日：2020-12-08
Applicant: 威海天凡电源科技有限公司 , 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天力电源科技有限公司
IPC: H02M3/158 , H02M1/14 , H02M1/32 , B60R16/03 , B60R16/033 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及电子技术领域，具体地说是一种用于车载双电源系统的双向DC‑DC变换器，其特征在于，采用两相交错并联双向四开关Buck‑Boost电路作为双向DC‑DC变换器的基本拓扑，所述基本拓扑结构包括四组桥臂电路以及第一储能电感、第二储能电感、第一电源、第二电源、发电机、第一电容和第二电容；四组桥臂电路包括第一组桥臂、第二组桥臂、第三组桥臂、第四组桥臂，其中所述第一组桥臂与第一储能电感以及所述第二组桥臂构成第一相双向DCDC电路；所述第三组桥臂和第二储能电感以及第四组桥臂构成第二相双向DCDC电路；本发明具备能量双向流动特性，提升了系统的功率等级，减小了输出电压电流纹波，可自动实现均流，并减小系统的体积，降低系统复杂度。
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公开(公告)号：CN116994137B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310979011.8
申请日：2023-08-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度形变建模和区域精细提取的目标检测方法，属于目标检测与识别技术领域。方法如下：设计多尺度特征动态融合模块，获得多尺度形变目标的候选区域提取结果；将候选区域提取结果分类，获得用最小边界矩形框标记的所有目标区域；提出定制化的结合二进制交叉熵、偏置损失和结构相似度的显著区域精细提取损失函数，实现复杂场景干扰下舰船目标的准确检测。本发明实现目标多尺度形变特征的增强学习，提高检测网络对目标与复杂背景的分辨能力，可实现在云层、光照阴影、港口设施等复杂场景下的舰船目标准确检测，为航空管制、海上救援和港口管理等军民应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN118822841A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410829403.0
申请日：2024-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06T5/70 , G06N3/0475 , G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的条件引导图像翻译方法，所述方法提出一种结合扩散模型与条件生成对抗网络的两阶段图像翻译模型，阶段一预训练ResAttNet1提取深度特征，利用深度特征图中包含的丰富语义信息，作为条件生成对抗网络的条件信息，引导条件生成对抗网络完成图像翻译。阶段二利用训练好的ResAttNet1和参数随机初始化的ResAttNet2分别提取全局特征信息和样本级深度特征，采用条件生成对抗网络与扩散模型联合训练的策略，使用一个轻量的扩散模型细化深度特征，最终构建一个训练稳定、生成图像保真度好、采样速率高的图像翻译网络。该方法能够提高条件信息的质量和准确性，有效提升CGAN的图像翻译性能。
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公开(公告)号：CN113845107B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202111271924.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 利用二维共价有机骨架热解制备多孔碳纳米片的方法，本发明涉及多孔碳纳米片的方法。本发明是要解决现有的用COF制备的多孔碳材料比电容低的技术问题。本发明的方法：利用醛类反应物与胺类反应物在氮气保护下反应，得到聚合物；再将聚合物放入管式炉中，在氮气气氛下加热，得到多孔碳纳米片。本发明的多孔碳纳米片的比表面积达到300.847m2g‑1～1496.588m2g‑1，孔径为3.132nm～3.713nm。利用该多孔碳纳米片制备的电极的比电容为500‑630F g‑1，阻抗为0.8～2.7Ω，可用于电化学领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117589303A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311688066.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中冶检测认证有限公司
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种串联超弱光栅重叠光谱解调方法，涉及超弱光栅重叠光谱解调领域。本发明是为了解决采用时延方案对超弱光栅解调时，超弱光栅复用容量与解调速度存在制约，另外外界环境对超弱光栅的光谱影响大，解调系统易失效的问题。本发明所述的一种串联超弱光栅重叠光谱解调方法，采集m个相互串联的超弱光栅阵列反射出的反射光携带的超弱光栅阵列中超弱光栅的实际重叠光谱；将所述实际重叠光谱输入至解调模型，调整构造解调光谱与实际重叠光谱的差异最小，获得解调中心波长，实现串联超弱光栅重叠光谱解调。
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公开(公告)号：CN117557857A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311574622.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种结合渐进式引导蒸馏和结构重构的检测网络轻量化方法，所述方法把MobileNet v3Block中的SE注意力机制替换为CBAM注意力机制，从空间和通道两个方面提升特征显著性，然后将目标检测网络中的卷积模块替换为改进后的MobileNet v3Block模块；再通过基于批归一化的剪枝方剔除重要性低的冗余通道，以进一步提升模型的轻量程度。本发明将渐进式引导蒸馏从图像分类任务扩展到目标检测任务，改进基于主干特征映射的知识蒸馏方法，通过教师网络提供先验知识，使用教师网络的中间表示特征作为提示辅助训练，以助教网络作为媒介平衡学生网络的检测精度和速度。
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公开(公告)号：CN116935223A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918475.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于任务解耦和自适应点集策略的旋转目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：设计基于自适应点集策略的anchor‑free旋转目标检测网络，挖掘任意方向目标的深层几何信息，提取用于旋转目标框定位的角度信息；步骤2：设计检测特征解耦网络，在特征空间和网络参数两个方面将回归与分类拆分为两个子网络，抑制回归任务和分类任务之间的特征敏感性不一致问题，实现复杂场景下遥感目标的检测与定位。该方法通过增强模型对深层空间几何信息和基本纹理特征的提取能力，从而实现在各种复杂场景下的遥感目标检测，为航空管制、海上救援和港口管理等军民应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN116434074A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310019335.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻支互补显著性和多先验稀疏表征的目标识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提出邻支互补显著性提取网络，挖掘图像深层次、语义一致性信息，提取多尺度目标的候选显著区域；步骤2：通过结合目标多先验信息的稀疏表征分类器，抑制显著性提取网络可能产生的虚警，实现复杂场景下舰船目标的准确识别。该方法通过深度显著性特征提取网络挖掘图像中舰船目标的显著区域特征，与图像数据的多先验稀疏表征分类方法结合，不但可以充分发挥深度网络多层级提取图像特征的优势，而且对物体部分遮挡复杂海杂波、港口设施、光照阴影等复杂环境干扰具有鲁棒性的特点，可为港口救援、海上交通维护等应用提供支持。
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公开(公告)号：CN115661596A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211334609.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于3D卷积和Transformer的短视频正能量评价方法、装置及设备，涉及视频暴力行为分析技术领域，解决的技术问题为“如何对包含大量帧的视频更好地进行正能量评价”，方法包括：获取视频片段，所述视频片段帧数为预设帧数；基于预先训练好的3D卷积模型对所述视频片段进行特征提取，得到多个特征向量；对所述特征向量进行位置编码；将经过位置编码的多个所述特征向量输入至预先训练好的Transformer模型，得到一个输出向量；将所述输出向量输入至多层感知机模型，计算得到视频片段的正能量分数；该方法基于3D卷积模型和Transformer模型对短视频进行正能量评价，有较好的时序建模效果，且能够处理长时间包含大量视频帧的视频，本发明还应用于计算机视觉领域。
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