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公开(公告)号：CN112738843B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110061814.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W28/02 , H04L47/27 , H04L47/283 , H04L47/12
Abstract: 本发明公开了一种确定通信延迟的高速率5G上行拥塞控制方法，包括：当发送端检测到带宽不再增长时，发送端退出慢启动阶段，进入拥塞避免阶段；将时间分为每τms为一个时间段，发送端根据每τms内收到的ACK包，计算当前时间段内的平均往返时延RTT和链路出队列速率；利用当前τms时间段和进入拥塞避免后的第一个τms时间段之间的RTT变化值，以及当前τms时间段的链路出队列速率，计算出造成这一RTT变化的队列长度大小；在每个τms时间段后，发送端根据队列长度调整拥塞窗口大小，以消除造成RTT变化的队列，实现往返时延稳定。该方法消除队列变化以及其造成的RTT抖动，实现固定延迟的端到端传输。
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公开(公告)号：CN112987721A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110137260.3
申请日：2021-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种多AGV调度装置及其全局规划与局部规划融合方法。所述应用层为开发人员提供接口去使用AGVTroop框架；所述AGVTroop框架根据发布的任务、地图信息、AGV信息完成任务分配以及路径规划；所述ROS层构建通信框架、控制底层设备以及结合ROS提供的软件包和AGV的激光信息实现AGV的定位。本发明采用全局规划与局部规划融合的方法。首先基于改进后的A*算法根据全局指标规划一条具有全局最优性的路线，局部规划器会根据局部信息按指定策略和指标对全局路线进行动态调整。
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公开(公告)号：CN112785723A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110130286.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于二维服装图像与三维人体模型的自动化服装建模方法。本发明涉及三维人体模型为三维建模技术领域，所述方法具体为：采集用户的试衣信息，进行云数据三维重建，得到三维人体模型；根据用户提供的二维服装图像，提取服装的二维服装数据，裁剪得到衣片图案；根据得到的三维人体模型和衣片图案，进行虚拟化展示，模拟穿衣试穿效果。本发明将立足于虚拟换装系统，以基于实时扫描方法得到的人体模型与有着广泛来源的二维服装图片为基础，围绕与其相适配的三维服装模型的构建过程展开。本方法在以简化工作流程为目的的同时，还将使得虚拟试衣系统具有良好的代入感与可扩展性。
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公开(公告)号：CN112580481A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN113794752B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110971036.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/141 , H04L67/562 , H04L9/40 , H04L69/165
Abstract: 本发明是一种基于QUIC优化MQTT的方法。采用QUIC的0‑RTT特性优化MQTT的连接过程；采用QUIC的无队头阻塞的多路复用特性优化MQTT的数据传输过程；采用QUIC的连接迁移特性优化MQTT适应移动场景的能力。MQTT客户端重新建立连接的时间与现有技术相比，可以缩短75％的连接时间。当网络较弱或其他异常情况时，MQTT客户端和MQTT代理服务器会频繁掉线，需要重新建立连接。使用MQTT 0‑RTT优化可以显著降低重连的延迟。MQTT的传输延迟降低，在弱网环境下，性能提升效果更明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117273248A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202211507153.6
申请日：2022-11-28
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开一种AGV路径冲突处理方法、系统、处理设备以及存储介质，所述AGV路径冲突处理方法包括以下步骤：S1:系统平台监测到存在发生冲突的AGV时，向AGV对应的fleet manager发送存在冲突消息；S2:fleet manager基于存在冲突消息向其对应的AGV发送指令以使其停止工作并采用A*算法重新规划路径，每个fleet manager均选择一个最佳路径并向其他fleet manager发送，其他fleet manager基于收到的最佳路径给出其对应AGV可行的路径，以形成多组互不冲突的路径组向系统平台发送；S3:系统平台采用compute_g方法对每组路径组进行计算其代价以及其与AGV原路径代价的代价差；采用compute_h方法计算每组路径组的优先级对应的代价；计算compute_g+compute_h的和；S4：选择compute_g+compute_h的和最小对应的路径组作为冲突的AGV新路径。
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公开(公告)号：CN112785723B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110130286.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T19/00 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明是一种基于二维服装图像与三维人体模型的自动化服装建模方法。本发明涉及三维人体模型为三维建模技术领域，所述方法具体为：采集用户的试衣信息，进行云数据三维重建，得到三维人体模型；根据用户提供的二维服装图像，提取服装的二维服装数据，裁剪得到衣片图案；根据得到的三维人体模型和衣片图案，进行虚拟化展示，模拟穿衣试穿效果。本发明将立足于虚拟换装系统，以基于实时扫描方法得到的人体模型与有着广泛来源的二维服装图片为基础，围绕与其相适配的三维服装模型的构建过程展开。本方法在以简化工作流程为目的的同时，还将使得虚拟试衣系统具有良好的代入感与可扩展性。
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公开(公告)号：CN115766374A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211426216.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/0226 , H04L41/0894 , H04L41/50
Abstract: 本申请是关于一种dds与REST协议转换方法，具体涉及数据通信技术领域。所述方法包括：接收第一协议数据；当检测到第一协议数据为Json格式的REST协议数据时，将第一协议数据通过映射文件进行转换，获得目标主题的第二协议数据；映射文件包含REST协议的数据与dds协议的主题数据之间的映射关系；在目标域中创建目标主题的发布实体对象；根据写入QOS策略，将目标主题的第二协议数据写入目标主题的发布实体对象中。上述方案在接受到Json格式的REST协议数据时，通过映射文件进行简单转换后可以通过转换后的数据实现了不同协议之间的通信。
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公开(公告)号：CN115712282A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211439958.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种基于AGV的调度方法、系统、处理设备以及存储介质，所述调度方法包括以下步骤：S1:服务器向空闲AGV发送A调度任务；S2:空闲的AGV均基于A调度任务布置输送路线并基于该输送路线计算任务执行代价；S3:空闲AGV均将计算的任务执行代价发送至服务器；S4:服务器比较空闲AGV的任务执行代价，并选择最小的任务执行代价的AGV作为A调度任务用的AGV。本发明中，对于多个处于不同位置的空闲AGV情况时，可对所有空闲AGV所布置的输送路线进行代价值计算，选择代价值最小的AGV来完成A调度任务，使得任务更早地被执行。
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公开(公告)号：CN112784917A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110136086.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种边云协作环境下的图像目标识别难例判别方法。步骤1：将任务图片通过边缘端的轻量级物体检测识别算法得出一个并不准确的检测结果；步骤2：将步骤1的检测结果再输入到边缘端的难例判别网络中；步骤3：边缘端的难例判别网络根据输入的结果判断任务图片是否为难例，若为难例则进入步骤4，若为简单例则进入步骤5；步骤4：上传到云端，经过云端计算后再返回结果输出；步骤5：直接输出边缘端计算的结果。本发明解决的是边云协同场景下物体检测识别任务中，边缘端如何判断难例上云的问题。
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