公开(公告)号：CN112634168A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011608765.5

申请日：2020-12-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  中国人民解放军63966部队

Inventor： 张梅 ,  王大方 ,  马学年 ,  曹江 ,  王伟 ,  刘迦南 ,  于贝珂 ,  王暄晖 ,  杜京东 ,  夏祥腾 ,  赵刚

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/181 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 一种结合边缘信息的图像修复方法，涉及图像修复方法领域，包括如下步骤：步骤一、将原始图像记作It，分别获取原始图像中的语义图像Cg、灰度图像Ig、掩膜图像M；步骤二、建立生成式对抗网络一、生成边界特征图像生成式对抗网络一的输入为边界特征图像为步骤三、建立生成式对抗网络二、生成修复后的完整图像生成式对抗网络二的输入为修复后的完整图像记为本发明具有图像边界部分的修复效果好、修复后的图像的纹理色彩与图像整体具有高度的一致性、无明显的修复痕迹等优点。

公开(公告)号：CN110245986A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201910516194.3

申请日：2019-06-14

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 张兆心 ,  董群 ,  葛文堂 ,  闫健恩 ,  王伟 ,  赵东

IPC: G06Q30/02 ,  G06F16/951 ,  G06F16/955

Abstract: 本发明提供一种获取互联网金融广告发布机构的方法，通过获取互联网金融广告以及进行跳转的链接，获得广告目标页面URL与广告目标页面标注的机构名称，再根据获得的广告目标页面URL，分别通过ICP查询获得ICP、WHOIS信息查询获得信息中的机构名称，再通过多渠道统计确定广告发布机构的名称。其解决了现有获取互联网金融广告发布机构的方法耗时较长、准确率较低的技术问题。本发明可广泛应用于网络资源发布机构的获取。

公开(公告)号：CN119525663A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411461219.1

申请日：2024-10-18

Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 ,  海洋石油工程股份有限公司 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 王伟 ,  陈欣 ,  许威 ,  李维锋 ,  孙清洁 ,  袁杰 ,  翟志国 ,  林永章 ,  任惠圣

IPC: B23K9/28 ,  B23K9/32

Abstract: 本发明公开了一种单双丝焊枪切换装置，该单双丝焊枪切换装置包括支撑板，支撑板与机器人连接，支撑板上设置有驱动气缸，支撑板上还平行设置有第一焊枪和第二焊枪，驱动气缸与第一焊枪连接，驱动气缸驱动第一焊枪相对于第二焊枪升降，以调节第一焊枪相对于第二焊枪的高度，对焊缝实现单丝焊接和双丝焊接。本发明提供的单双丝焊枪切换装置，通过在支撑板上平行设置有第一焊枪和第二焊枪，驱动气缸与第一焊枪连接，驱动气缸驱动第一焊枪相对于第二焊枪升降，以调节第一焊枪相对于第二焊枪的高度，对焊缝实现单丝焊接和双丝焊接，通过驱动气缸快速实现单双丝切换，节省了时间，提高了工作效率。

公开(公告)号：CN116319036B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202310305006.9

申请日：2023-03-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 张兆心 ,  龙刚 ,  程亚楠 ,  王伟

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明提供一种基于卷积循环神经网络的异常网络请求识别模型生成方法，通过大量有效数据训练构建异常网络流量识别模型，采用卷积循环神经网络算法不断迭代提升识别的有效性和精准度，实现自动、高效、及时识别拦截；能够利用卷积循环神经网络快速提取异常流量特征、能够对异常流量时间序列进行准确排列、能够对实时网络请求精准分类(异常/非异常/可能异常)、能够对时间连续性网络攻击能够进行更精准的识别与防御；同时本发明所选模型作为经验模型，所需投入的人工和其他成本更低。

公开(公告)号：CN116319036A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310305006.9

申请日：2023-03-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 张兆心 ,  龙刚 ,  程亚楠 ,  王伟

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明提供一种基于卷积循环神经网络的异常网络请求识别模型生成方法，通过大量有效数据训练构建异常网络流量识别模型，采用卷积循环神经网络算法不断迭代提升识别的有效性和精准度，实现自动、高效、及时识别拦截；能够利用卷积循环神经网络快速提取异常流量特征、能够对异常流量时间序列进行准确排列、能够对实时网络请求精准分类(异常/非异常/可能异常)、能够对时间连续性网络攻击能够进行更精准的识别与防御；同时本发明所选模型作为经验模型，所需投入的人工和其他成本更低。

公开(公告)号：CN112132538A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010927610.1

申请日：2020-09-07

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 周广禄 ,  杨淼 ,  王伟 ,  王翠华

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/21 ,  G06F16/18 ,  G06F40/18 ,  G06F9/50 ,  G16Y10/35 ,  G16Y20/20 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/20 ,  G16Y40/35

Abstract: 本发明公开了一种基于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things，NB‑IoT)的光伏发电管理系统，包括终端设备模块，接入网关模块，业务和应用支持模块，应用管理平台模块和日志分析模块，终端设备模块通过传感器获取各个器件的信息，上报数据；接入网关模块，依托专业网络实现设备连接，下发消息处理中心的设备配置控制信息；业务和应用支持模块，接收网关模块传送的传感器数据；应用管理平台模块，提供可视化物联网终端管理和传感器数据查看，分析和导出数据报表功能；日志分析模块，采用日志收集系统，对系统各个环节的日志进行收集分析。本发明通过IP定位服务实现动态反馈的负载均衡，提高集群整体的吞吐率，使光伏发电管理系统实现高效率运转。