-
公开(公告)号：CN110765966B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201911046777.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向手写文字的一阶段自动识别与翻译方法，所述方法主要包含文本识别方法和端到端识别与翻译方法。该方法使用注意力机制代替CRNN中的RNN结构，使计算可以并行化，降低计算成本；在Transformer模型的训练过程中对解码器的输入做随机替换，模拟预测过程中预测出错的情况，缓解了过拟合问题；提出了一种端到端的识别与翻译模型，使用基于迁移学习的方式训练端到端模型，不需要显式给出识别结果，直接对图片内容做翻译。本发明具有如下优点：1、文本识别模型的训练速度大幅提高。2、训练阶段随机替换解码器输入，使得识别模型的泛化能力大幅提高。3、端到端识别与翻译模型的翻译准确率高于两阶段模型。
-
公开(公告)号：CN114185471A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202210143596.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛海尔工业智能研究院有限公司 , 卡奥斯创智物联科技有限公司 , 威海天鑫现代服务技术研究院有限公司
IPC: G06F3/0484 , G06Q30/06
Abstract: 本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体公开了一种基于用户意图识别的服装推荐方法。本发明实施例通过获取用户通过移动端拍摄的图像数据，并根据选择操作得到特定选择图像；接收用户的服装识别操作，得到服装识别信息；根据服装识别信息进行服装推荐，生成服装推荐界面；在没有完成服装购买之前，记录用户在服装推荐界面中多个推荐服装的浏览数据，接收用户对于服装推荐界面的刷新操作，根据刷新操作、服装识别信息和浏览数据，刷新服装推荐界面。能够基于用户通过移动端拍摄的图像数据进行服装识别与推荐，生成服装推荐界面，并且根据用户在服装推荐界面进行的浏览进行服装推荐的逐渐细化，从而能够快速、准确的为用户推荐想要购买的服装。
-
公开(公告)号：CN114185059A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111313334.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端，涉及雷达测量技术领域。主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来；使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。本发明是一个即时性的系统，很多同类发明使用的都是机器学习算法来进行目标识别和跟踪，但是此类算法占用资源多，计算时间相当长，不满足即时性的需要，而本系统可以即时的根据激光雷达反馈结果，而且延迟在1s之内。
-
公开(公告)号：CN112052322A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010917746.4
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算的智能机器人对话策略生成方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、构建需求模式库；步骤S2、构建需求知识图谱；步骤S3、构建粒计算模型；步骤S4、基于粒计算模型生成对应对话策略；步骤S5、完成对话。本发明的方法通过粒计算模糊聚类的方法对需求库的用户需求数据进行分析从而构建合适的询问路径，并最终完成用户的完整需求构建。本发明可以在较少的几轮对话后，基于领域先验知识较为精确的构建用户的大型需求以及确保稳定的需求准确度和需求覆盖度。
-
公开(公告)号：CN105654072B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610172317.2
申请日：2016-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种低分辨率医疗票据图像的文字自动提取和识别系统与方法，所述系统包括图像预处理模块、字段切分模块、单字符切分模块、字符识别模块四大模块，所述方法包括据图像的预处理、字段区域识别、字符串分割和字符识别与验证四大步骤。本发明能够更好的适用于低分辨率医疗票据图像的文字自动提取和识别。通过对票据进行版面分析，能够充分利用这些信息。对于图像质量较低，噪声和图像分辨率影响非常大的图像，利用每个字段区域的语义，有助于将字符串切分成单个字符，从而转化为对单字符的识别。比如，将由纯数字组成的发票号，可以使用专门用于处理只有数字的图像的方法；识别的时候，将识别范围再限制在0~9这十个数字中，识别率即可大大提高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118568613B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410828907.0
申请日：2024-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供一种基于特征融合的半监督学习方法、系统、终端及存储介质，包括：从有标签数据集中随机选择两个初始训练子集。利用两个训练子集的有标签数据分别训练分类器1和分类器2。然后每次迭代过程中，分类器1和分类器2分别对子集1和子集2中经过特征融合的无标签样本以及未经特征融合的无标签样本进行预测，通过比较融合前后的变化大小来度量模型预测的置信度，从而确定一部分无标签样本的伪标签。每个子集的分类器选择出预测置信度最高的若干无标签样本，加入到对方子集的有标签数据集中，使用扩增后的有标签样本重新训练分类器。本发明大大提升了分类器的训练效率和准确度。
-
公开(公告)号：CN114185059B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111313334.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端，涉及雷达测量技术领域。主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来；使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。本发明是一个即时性的系统，很多同类发明使用的都是机器学习算法来进行目标识别和跟踪，但是此类算法占用资源多，计算时间相当长，不满足即时性的需要，而本系统可以即时的根据激光雷达反馈结果，而且延迟在1s之内。
-
公开(公告)号：CN117609003A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311351513.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段的微服务异味检测方法，所述方法包括如下步骤：S1、根据微服务系统源码文件，采取具体的分析项，基于一个或多个分析项，检测不同类型的微服务异味；S2、将不同类型异味检测算法的结果汇总；S3、在微服务系统运行时，实时收集运行时容器性能日志、运行时路径追踪日志、运行时数据库操作日志；S4、根据静态和运行态结合分析检测方式的初步判定结果、各种微服务运行时日志，进行运行态下异味的判定；S5、将3种不同检测方式的结果汇总，以JSON字符串形式输出，每种异味的每个检测结果均包含位置信息。该方法采用静态和运行态两阶段结合的方法，能够全面检测、精准定位多而杂的微服务异味。
-
公开(公告)号：CN116933164A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918638.2
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/289 , G16H40/20 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性的医康养服务需求分类方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、数据预处理；步骤二、训练全局语义向量；步骤三、训练词向量；步骤四、计算功能语义权重FunSemWeight；步骤五、关键词提取；步骤六、训练主题语义向量；步骤七、计算相似性并选择核函数；步骤八、构建支持向量机分类器。本发明在进行相似性计算时，通过更加准确的语义向量表示来提升对用户需求的理解，在全局语义向量的基础上结合主题语义向量，补充主题信息有利于提升对特定领域的识别能力，有利于提高相似性计算的准确性进而更准确的分类。
-
公开(公告)号：CN112052322B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010917746.4
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算的智能机器人对话策略生成方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、构建需求模式库；步骤S2、构建需求知识图谱；步骤S3、构建粒计算模型；步骤S4、基于粒计算模型生成对应对话策略；步骤S5、完成对话。本发明的方法通过粒计算模糊聚类的方法对需求库的用户需求数据进行分析从而构建合适的询问路径，并最终完成用户的完整需求构建。本发明可以在较少的几轮对话后，基于领域先验知识较为精确的构建用户的大型需求以及确保稳定的需求准确度和需求覆盖度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.051 seconds)
