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公开(公告)号：CN113963435A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111167649.9
申请日：2021-10-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的人体行为识别系统，涉及人体行为识别技术领域；包括如下方法：步骤一：对深度传感器采集的人体关节数据构建无向时空骨骼图，作为时空图卷积的输入信号；步骤二：将构建好的骨骼图输入至时空图卷积网络进行动作特征提取，实现人体动作识别；步骤三：将门控单元循环神经网络嵌入时空图卷积中对网络进行优化，更好实现空间域特征和时间域特征同步提取；步骤四：利用3D建模软件实现虚拟环境下的人机互动；本发明利用NTU RGB+D数据集中采集到的人体骨骼动作信息，对人体骨架关节点位置的时序表示和空间协同关系构建时空骨架图网络结构，实现端到端的基于时空图卷积神经网络的人体骨架动作识别。
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公开(公告)号：CN113628639A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110764366.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多头注意力机制的语音情感识别方法，语音情感识别是近年来人机交互领域中极具挑战性的问题。本发明使用短时能量和短时平均过零率的双门限方法对语音信号进行有声断与无声断的检测以减少分类识别模型中运算的数据量，并通过MFCC特征提取方法获取语音信号的人工情感特征；由于传统的情感特征提取方法使用卷积神经网络使得模型复杂度高，并且该方法只能提取人工特征图中的空间特征忽略时间信息，所以本发明使用多头注意力机制捕捉信息间长距离的依赖关系，缩减模型复杂度，获得语音信号的时空情感特征；使用长短时记忆网络进一步刻画情感特征，在时间维度上获得更好的长期依赖关系。最后将获得的具有较高时间相关性的情感特征送入分类器中进行识别，以获得较高的情感分类结果。
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公开(公告)号：CN113325865A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110514735.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及无人机惯性导航领域，尤其涉及一种无人机控制方法、控制装置及控制系统；本发明根据XYZ轴旋转角速度数据得到无人机的初始姿态角；根据XYZ轴加速度数据和非重力加速度数据建立加速度修正模型，得到修正后的非重力加速度数值；修正后的非重力加速度数值结合初始姿态角对XYZ轴旋转角速度数据进行修正，得到修正姿态角；将步骤S3的初始姿态角替换成修正姿态角，并重复步骤S3；本发明提高了无人机在动态环境中姿态角的测量精度，同时也抑制了无人机由于机体震动对测量结果的影响。
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公开(公告)号：CN110974213A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911326422.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了基于深度堆栈网络的心电信号识别方法，属于心电信号识别技术领域。本发明为了解决现有技术中的大量心电信号识别通过心电专家参与特征识别，诊断成本高，心电信号形态复杂，导致识别准确率低、适应性差的问题。本发明对心电信号进行预处理，利用栈式稀疏编码器逐层学习，完成心电信号特征的提取，通过与Softmax分类器构建深度堆栈网络完成心电信号类别的识别。本发明实现了大量心电数据情况下，心电信号类型的快速、准确分类的问题。
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公开(公告)号：CN108566206A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810425164.7
申请日：2018-05-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的压缩采样匹配追踪的电能质量信号重构方法，采用压缩感知理论对电能质量信号进行采样重构。首先运用该方法在感知矩阵中寻找与残差相关度满足阈值条件的原子存入候选集；其次更新候选集中的原子，并使用最小二乘法估计稀疏信号；最后通过回溯方法对候选集的原子进行二次选择，同时更新残差与支撑集。如果满足迭代停止条件则停止迭代，否则继续循环直至满足停止条件。本发明能够对各种电能质量扰动信号进行高效重构，能在保证重构质量的同时兼顾重构速度，以较少的采样点完成对信号的重构。对于电能质量扰动信号的分析处理有重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107356812A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710776410.9
申请日：2017-09-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统间谐波检测装置，它涉及电力系统技术领域；所述箱体的上端安装有提手，所述箱体的内底部安装有减震板簧，所述箱体的底部安装有行走轮，所述减震板簧的上端分别安装有计算机主机与控制电路板，所述控制电机板的上端通过稳定座固定在箱体的内上壁上，所述箱体的内侧壁上分别安装有电源、电源开关、触摸显示屏，所述控制电路板上分别安装有信号检测电路、数据分析模块、时钟模块、通讯模块，所述信号检测电路通过导线与检测头连接；本发明便于实现快速减震与检测，能提高速度与节省时间，便于携带与数据的传输，效率高。
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公开(公告)号：CN116908619A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310908090.3
申请日：2023-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01R23/16 , G01R23/163
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图注意力卷积网络的谐波源定位方法，属于电力大数据处理技术领域。本发明用以解决现有技术中谐波源定位依靠传统数学公式方程方法不易建立，适应新型电网环境困难的问题。本发明可以集成节点信息和拓扑结构空间信息的特点，通过模型的时空图注意力模块可以有效提取节点间强时空耦合关系并进行全网谐波状态估计，精准估计全网谐波状态，并引入统计学中的皮尔逊相关系数计算每个节点谐波电流与谐波电压的相关性，有效区分谐波源节点。本发明完全基于数据驱动，克服了复杂电网环境下仅依靠基于机理的单一公式或方程无法精确求解的局限性。
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公开(公告)号：CN108020736A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711129605.0
申请日：2017-11-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/00 , G01R23/165 , G01R19/25
Abstract: 本发明公开了一种电能质量检测方法，包括以下步骤：A、采用电网工作状态下的电压信号并对电压信号进行整流滤波处理；B、将整流滤波后的电压信号进行模数转换；C、对模数转换后的电压信号进行降噪处理；D、之后对降噪处理后的信号传送至人机交互单元进行显示，本发明采用的检测方法简单，抗干扰能力强，得到的检测数据精确性、可靠性高。
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公开(公告)号：CN107831364A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711129973.5
申请日：2017-11-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R23/165 , G01R15/16
CPC classification number: G01R23/165 , G01R15/16
Abstract: 本发明公开了一种电能谐波检测方法，包括以下步骤：A、通过谐波信号采集装置采集高压输出线路的谐波信号并进行整流滤波处理；B、对整流滤波处理后的信号进行FFT运算处理；C、经FFT运算处理后得到相应的频谱，根据频谱确定周期交流量中的频率成分；D、之后由包含的频率成分，确定需要分解的高频段，得到无频谱泄漏的各次谐波分量，实现对谐波的检测。本发明采用的谐波检测方法操作简单，系统资源利用率少，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN119557701A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411675555.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N99/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RK‑PINN网络的路基压实系统参数辨识的方法，属于高速铁路路基连续压实检测的技术领域。本发明用以解决现有技术中对振动压实工况下路基压实系统参数实时精确辨识的问题。本发明包括构建振动压路机‑路基系统二自由度非线性动力学模型；构建内嵌龙格库塔法的物理信息神经网络(RK‑PINN)；根据采集的振动压路机振动加速度信号，结合RK‑PINN网络应用于振动压路机‑路基系统二自由度非线性动力学模型的参数辨识，辨识出的参数能够不仅达到高精度标准且能够更真实反映土体压实状态，为高速铁路路基连续压实指标的建立提供依据。本发明提出的基于RK‑PINN网络的路基压实系统参数辨识方法能以高精度实时辨识参数变化情况从而体现路基压实的真实情况。
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