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公开(公告)号:CN117932434A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410105915.2
申请日:2024-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于少量标签数据的多阶段人体活动识别方法,所属技术领域为智能物联网、普适计算领域,包括:获取IMU数据,对IMU数据进行预处理,获得预处理数据;基于SimCLR框架和预处理数据进行对比学习,获得特征提取器;通过特征提取器对预处理数据进行处理,生成有标签数据的表征,通过有标签数据的表征进行监督训练,获得特定于人体活动识别的模型;将训练后的FixMatch模型和特定于人体活动识别的模型进行结合,获得人体活动识别模型,基于人体活动识别模型对多阶段人体活动进行识别。本发明将对比学习和半监督学习相结合,充分利用大量的未标记IMU数据,使得活动识别模型仍然可以具有令人满意的识别效果。
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公开(公告)号:CN111611554B
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202010319265.3
申请日:2020-04-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于联盟区块链的图档文件流转与追溯系统及方法,它属于图档文件的流转与追溯技术领域。本发明解决了传统的图档流转与追溯系统对图档文件共享的可信性、安全性以及交易的可追溯性尚不完善的问题。本发明将所有参与企业对于图档文件的交易、图档文件的加解密等记录全方位地存储到区块链中,既能保证图档文件交易记录的可追溯性,也能保证图档文件交易记录在区块链中永久性保存。由于系统中加入了对图档文件的加解密,将解密图档文件的私钥存放在区块链中,提高了图档文件共享的安全性和可信性,并且私钥的交易记录同样可以追溯、不可篡改,进一步提高了图档文件的安全性。本发明可以应用于图档文件的流转与追溯领域。
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公开(公告)号:CN118469233A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410669836.4
申请日:2024-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/092 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的制造类型企业生产车间调度优化方法,包括:对企业生产车间加工过程进行建模,获得车间调度数学模型;基于车间调度数学模型获得调度目标函数;获取若干个制造类型企业生产车间实例,采用异构图表示制造类型企业生产车间调度的状态;设计并构建制造类型企业生产车间调度的深度强化学习模型,基于异构图、调度目标函数对深度强化学习模型进行训练;实时获取车间状态信息,通过训练得到的深度强化学习模型获得优化调度方案。本发明的优化目标是总加工成本,有助于丰富深度强化学习求解生产车间调度问题的研究内容和视角,为学术界和工业界提供新的思路和解决方案,拓展深度强化学习在实际问题中的应用范围。
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公开(公告)号:CN114759677B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202210460665.5
申请日:2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种配电物联网应用服务质量保障方法,所述方法包括如下步骤:步骤1:设备注册与业务下发;步骤2:数据传输与服务质量保障;步骤3:数据上送;步骤4:服务质量解析。利用本发明的方法可以在配电终端设备无感知或极低开销情况下,提升配电应用服务质量水平,弥补配电领域服务质量功能缺失问题,同时提升上层配网应用性能,拓展配网应用领域边界;可以有效提升配电物联网数据传输可靠性和下行指令及时性,降低网络数据丢包率,避免NB‑IoT链路瘫痪问题。该方法解决了传统配电物联网服务质量功能缺失问题,进而实现拓展配电应用覆盖广度的目标,同时对服务质量等级进行划分,解决配电物联网服务质量需求差异化问题。
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公开(公告)号:CN117596143A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311833459.5
申请日:2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L67/131
Abstract: 本发明公开了一种计算与网络集成的实时虚拟化通用架构及平台,所述实时虚拟化通用架构包括虚拟化平台、传输调度器、TSN API和TSN,虚拟化平台在发送时间敏感网络时,虚拟机VM 1~VM n中的应用程序先通过TSN API与传输调度器进行网络通信,注册要发送的时间敏感网络流的信息,再利用共享内存机制将实际时间敏感网络流发送给传输调度器,传输调度器接收到时间敏感网络流,将其存储到流队列中,再进行统一调度并发出;虚拟化平台接收到时间敏感网络流时,虚拟机VM 0中的传输调度器解析该网络流的目的地,再利用网络通信直接将该网络流发送给相应的虚拟机。通过该架构解决了虚拟化平台和时间敏感网络难以集成的问题。
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公开(公告)号:CN113949725B
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202111235844.0
申请日:2021-10-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/1095 , H04L67/02 , H04L9/40 , H04L67/10 , G16Y10/25 , G16Y40/30 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的制造资源接入平台与方法,所述制造资源接入平台包括工业现场层、边缘层、云端服务中心三个部分。本发明结合OPC UA、Agent、云边协同技术和区块链技术,解决了传统制造资源接入平台的流量大、时延高的问题,满足海量设备接入的需求。另一方面,将区块链融入基于云边协同的制造资源接入平台,一定程度上能解决制造设备、车间工人等资源整合和使用过程中的安全和信任问题,通过边缘计算和区块链的有效结合,企业获得了更多的可控制权和信任以及信息追溯等方面的能力。
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公开(公告)号:CN113949725A
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202111235844.0
申请日:2021-10-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/1095 , H04L67/02 , H04L9/40 , H04L67/10 , G16Y10/25 , G16Y40/30 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的制造资源接入平台与方法,所述制造资源接入平台包括工业现场层、边缘层、云端服务中心三个部分。本发明结合OPC UA、Agent、云边协同技术和区块链技术,解决了传统制造资源接入平台的流量大、时延高的问题,满足海量设备接入的需求。另一方面,将区块链融入基于云边协同的制造资源接入平台,一定程度上能解决制造设备、车间工人等资源整合和使用过程中的安全和信任问题,通过边缘计算和区块链的有效结合,企业获得了更多的可控制权和信任以及信息追溯等方面的能力。
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公开(公告)号:CN111768309A
公开(公告)日:2020-10-13
申请号:CN202010784734.9
申请日:2020-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于区块链和边缘计算的轨道交通装备制造资源整合系统及方法,它属于制造资源整合技术领域。本发明解决了工业互联网背景下网络化生产中存在的工业数据安全问题以及云端工业互联网平台存在的流量大、时延高的问题。本发明利用边缘计算和区块链技术,将系统划分为边缘端和云端,在边缘节点和云端节点分别部署区块链服务,将部分云端能力下沉到边缘端,这样可以有效减小云端流量,并降低时延,借助区块链技术为企业提供高可靠的设备管理、设备操作、云端下发命令等记录,监管者可以随时追踪到所需信息,达到数据可靠、责任可追溯的效果,提高了企业物联网设备相关操作的可信性和可靠性,保证了工业数据的安全性。本发明可以应用于制造资源整合。
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公开(公告)号:CN101533349B
公开(公告)日:2012-06-27
申请号:CN200910071779.5
申请日:2009-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种大粒度构件的平台相关模型的代码自动生成方法,本发明涉及模型驱动的企业应用软件开发方法。它解决目前缺乏一种系统性具体化的大粒度业务构件的建模方法和现有技术生成的软件缺乏灵活性和可变性的缺陷。它通过下述步骤实现:从已有的、企业业务内容相同的多个软件中,各抽象出多个业务构件的典型软件模式,并获取基于模式的非实例化构件文本;从获取的业务构件的典型软件模式中选定软件模式,基于特定软件模式建立业务构件的平台相关模型;将业务构件的平台相关模型自动生成为干业务构件程序;将干业务构件面向特定需求实例化为复用业务构件程序,产生最终的源程序代码;在最终的软件系统中业务构件通过解析配置文件来动态适应企业的业务需求。
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公开(公告)号:CN115226138B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202210869417.6
申请日:2022-07-21
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工大微识智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向CoAP的物联网高效数据收集方法,所述方法采用NB‑IoT作为低功耗网络通讯链路,上层采用CoAP应用层通讯协议,包括如下步骤:步骤1:CoAPPDU过滤;步骤2:合并压缩;步骤3:自适应上送。该方法对物联网相似数据进行过滤,减少冗余信息,解决传统低功耗网络中轻量级网络通讯协议有效负载率低、头部开销大问题,同时该方法自适应调整数据上送周期,降低网络传输数据量,在上行数据延时与设备功耗间做出良好平衡。
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