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公开(公告)号：CN114067206B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111351580.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度图像的球形果实识别定位方法，用于解决弱光环境及近色背景果实识别困难的问题，属于图像处理技术领域。一种基于深度图像的球形果实识别定位方法主要包括六个步骤：首先对果树进行深度图像信息采集；利用深度图像计算各个像素点的梯度求出梯度向量场；计算梯度向量场的散度并根据散度最大原则，搜索出辐散中心点；利用等深图像从辐散中心点中筛选出果实中心点；以果实中心点为原点搜索果实边界点得到果实图像区域；最后将果实图像区域内的像素点导入到三维点云中利用RANSAC算法求出果实的拟合球形，得到果实的空间坐标及半径大小。本发明从三维形态角度进行果实识别定位，可以不受果实颜色以及光照等自然环境的影响。
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公开(公告)号：CN117058509A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311061477.6
申请日：2023-08-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种船舶检测方法，装置及电子设备，涉及船舶检测技术领域。该船舶检测方法，通过构建多尺度特征提取网络并结合特征级融合、数据增强、半监督学习等技术，从标注数据和未标注数据中学习丰富的特征表示，提高了模型在多角度目标和聚集小目标的检测准确率，多尺度特征提取、联合训练框架以及融合遥感数据等手段有效地提升了模型的性能，使其在复杂环境下具备更好的目标识别和定位能力，结合标注数据和未标注数据进行联合训练，以及使用半监督学习方法生成伪标签，使网络能够更充分地利用数据，增强了其泛化能力，同时，数据处理与增强以及传感器融合方法，使网络在不同情况下都能取得良好效果，减少对大量标注数据的依赖。
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公开(公告)号：CN113807266A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111102492.1
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本申请提供了一种人体姿态估计方法与识别装置，其中方法包括：将预处理后的图像传入高分辨率网络，经过下采样、上采样、卷积运算，在网络各个分支生成特征图；在生成的特征图后接入注意力模块捕捉重点特征，对最终阶段的特征图采取与上一层次特征图融合的方式生成新的特征图，新特征图经过反卷积操作恢复到与主干相同的分辨率，得到最终的heatmap，根据heatmap可以预测各个关节点的位置；图像经过高分辨率网络的处理可以避免有效信息丢失，加入注意力模块可以高效利用特征信息，多个分辨率分支交互信息能够解决遮挡图像姿态估计不准确及小目标难预测的问题，输出结果传入装置可实现实时检测可视化。
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公开(公告)号：CN113205108A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011206816.1
申请日：2020-11-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv4的多目标车辆检测跟踪方法，首先，通过k‑means聚类算法优化anchor box的预测，以便YOLOv4更加适应车辆数据集的要求；其次，改进了YOLOv4的目标检测网络，有效提高了检测精度；最后，采用卡尔曼滤波和匈牙利算法解决预测结果和跟踪结果之间的数据关联问题，将目标运动信息和表观信息结合作为总的关联代价，有效减少了ID Switch现象。本发明不仅提高了复杂场景中对多目标和弱小目标检测的准确率，还提高了目标跟踪算法的鲁棒性以及适应性。
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公开(公告)号：CN112922490A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110173412.5
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于FPGA与STM32联合的智能窗系统，其特征在于：包括摄像头模块、电源模块、FPGA图像处理装置、存储模块、红外遥控模块、电机装置、STM32主控模块和室内外环境因子采集装置；所述FPGA图像处理装置包括摄像头驱动模块和存储模块；室内外环境因子采集装置包括温度传感器、风速传感器、雨滴传感器和可燃气体传感器。本发明可以实现三种控制方式，既可以利用红外遥控器实现现场遥控开关窗；又可以利用室内外环境因子采集装置中的传感器采集的数据进行开关窗，实现窗户的自动控制；同时，也可以利用手势识别控制窗户开关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108565909A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810171181.2
申请日：2018-03-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H02J7/00 , H01R13/52 , H01R13/502 , H01R13/66
Abstract: 一种能够自动对接充电的无线供电系统，属于无线供电技术领域，具体涉及一种无线供电系统。本发明针对现有供电系统为有线供电、不安全、不能自动对接的缺陷，提供了一种无线的、安全的、能够自动对接的供电系统。本发明所涉及的一种能够自动对接充电的无线供电系统包括供电端和受电端，供电端为固定端，受电端为移动端；一号电动机用于控制升降台的升降，二号电动机用于控制丝杠丝母水平移动副水平移动，供电接头与丝杠丝母水平移动副连接；一号红外传感器、一号电动机和二号电动机均与微处理器连接；二号红外传感器与蓄电池连接，二号红外传感器与微处理器无线连接。本发明尤其应用于为起重机伸缩臂上的移动设备进行供电。
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公开(公告)号：CN116502041A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310234617.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于EEG的脑电信号运动想象分类研究方法，具体涉及脑机接口运动想象技术领域，包括步骤一、脑电波数据采集，步骤二、测试者问卷调查并截取最优脑电数据，步骤三、脑电波预处理，步骤四、脑电波调配，步骤五、INCEPTION‑TCN模型建立，步骤六、运行INCEPTION‑TCN模型。本发明通过对采集者所处的采集环境进行严格标准，保证采集者采集的脑电波环境不受环境的各种因素干扰，提高脑电波采集的优异性，而且将所截取的脑电波数据进行各种预处理操作，并采用INCEPTION‑TCN模型对脑电波进行特征提取和训练操作，能够更快且精准的对各项脑电波进行分类研究，减少现在采集人员的工作负担。
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公开(公告)号：CN115834646A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211443887.2
申请日：2022-11-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明设计了一种具有防霜冻功能的智慧果园远程监控系统，属于农业监控技术领域，用于解决处于山区，丘陵等分布比较零散的果园监控问题，包括传感信息采集模块、中央处理模块、终端装置模块、无线通信模块、视频监控模块以及用户控制应用模块；传感器模块用于采集果园里的环境信息；中央处理模块负责处理采集到的传感数据并且控制相应终端装置；终端装置模块用来灌溉，防霜冻和驱鸟；无线通信模块用于上传信息和接收下发指令；视频监控模块用于实现对果树和果实生长状态的监控；用户控制应用模块用于远程显示各种传感数据及视频画面，并下发控制指令；通过各模块间协调配合，实现对果园的智慧监控。
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公开(公告)号：CN114431878A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011206485.1
申请日：2020-11-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法，将注意力模型和Selu激活函数加入到原始Resnet的残差模块中，使其能够强化与睡眠分类关联性更强的脑电睡眠特征。再通过在同一空间位置并联使用不同尺寸的卷积核，得到了多尺度的脑电特征输出，从而对脑电睡眠信号进行了多尺度的睡眠特征提取，并对神经网络通过残差学习来避免网络退化。本发明的脑电睡眠分期方法与以往的脑电睡眠分期方法相比，在分类类型和识别精度上都有显著提高，输出结果也更加稳定。
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公开(公告)号：CN112906535B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110170064.6
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 哈尔滨鹏路智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。
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