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公开(公告)号：CN110991728A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911191064.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种打车平台中补偿激励的任务分配方法领域。所述方法包括如下步骤：任务发布者向打车平台发布打车任务并提供打车任务酬金；打车平台预测以打车任务位置为圆心的半径内接受任务的司机人数期望；在任务发布范围内的司机收到任务后选择是否接受任务，接受任务的司机提交接受任务申请给平台；打车平台收到接受任务司机的申请后，将这些司机作为任务候选者发送给打车任务发布者；任务发布者可以根据自身的需求从平台提供的候选者中选择一个合适的司机接受任务；任务完成后，平台支付任务报酬。本发明能够将任务指定到接受任务意愿较高的司机人群中，打车任务会发布到离打车任务更近范围内的司机，使得任务能够在更近的范围内被接受。
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公开(公告)号：CN110942473A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911214360.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于运动目标跟踪检测技术领域，具体涉及一种基于特征点网格化匹配的运动目标跟踪检测方法。本发明通过先提取运动目标和待检测目标的特征点进行匹配，然后划分网格并统计特征点落于网格的位置，再根据网格中的特征点找到运动目标在待检测图像中的位置。本发明将运动的平滑性限制转换成去除错误匹配的数据测量，利用特征点正确匹配对周围比错误对周围有更多的支持点对，筛选剔除错误点对，大大提高了特征点匹配的正确率，从而提升了目标检测的准确度。本发明可用于解决由于运动的平滑性限制而造成的运动目标检测困难问题，本发明能够迅速剔除错误的匹配，提高匹配的稳定性，从而迅速定位运动目标的位置。
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公开(公告)号：CN104184816B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201410431715.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于分布式系统仿真领域，具体涉及一种基于仿真成员事件时戳增量期望的前瞻量动态调整方法。本发明包括：(1)根据联邦成员在时间区间产生事件的时间戳增量变化情况，确定前瞻量调整比例因子，并根据该比例因子确定是否需要对前瞻量进行调整；(2)若确定需调整前瞻量，根据本算法对前瞻量的定义，依据HLA规则如何合理调整前瞻量。该方法将仿真时间分段、分组管理，根据仿真状态更新，前瞻量调整比例因子，在利用比例因子判断是否需要调整前瞻量，最后依据HLA对调整前瞻量的约束条件，合理地更新前瞻量。该方法摒弃了对前瞻量的人为设定，使前瞻量能够更好地与仿真状态相结合，提供了仿真效率，降低了产生死锁的风险。
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公开(公告)号：CN104202258B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410424430.6
申请日：2014-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/861 , H04L12/863 , H04L29/08 , G06F12/08 , G06F9/455
Abstract: 本发明属于分布式系统仿真领域，具体涉及一种基于消息优先级的缓冲区协调方法。本发明包括：通过分析仿真运行过程中出现的态势显示卡顿问题；分析联邦成员事件消息的类型及对仿真过程的作用，为事件消息划分优先级；在态势显示联邦成员中添加消息缓冲区，并按消息的种类划分缓冲区，该缓冲区位于视景显示单元程序与联邦成员消息数据接收程序之间；为每种消息数据缓冲区设置警戒值，当缓冲区占有量达到或超出警戒值时，对消息数据分情况处理；通过对数据的处理及优化缓冲区占有量，使态势显示效果趋于流畅。本发明动态调整缓冲区，从而在保证仿真过程逻辑正确性的前提下，提高态势显示效果的流畅度。
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公开(公告)号：CN104202258A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410424430.6
申请日：2014-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/861 , H04L12/863 , H04L29/08 , G06F12/08 , G06F9/455
Abstract: 本发明属于分布式系统仿真领域，具体涉及一种基于消息优先级的缓冲区协调方法。本发明包括：通过分析仿真运行过程中出现的态势显示卡顿问题；分析联邦成员事件消息的类型及对仿真过程的作用，为事件消息划分优先级；在态势显示联邦成员中添加消息缓冲区，并按消息的种类划分缓冲区，该缓冲区位于视景显示单元程序与联邦成员消息数据接收程序之间；为每种消息数据缓冲区设置警戒值，当缓冲区占有量达到或超出警戒值时，对消息数据分情况处理；通过对数据的处理及优化缓冲区占有量，使态势显示效果趋于流畅。本发明动态调整缓冲区，从而在保证仿真过程逻辑正确性的前提下，提高态势显示效果的流畅度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104168325A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410424419.X
申请日：2014-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于计算机应用领域，具体涉及一种具备自维护功能的分布式Web服务选择方法。本发明包括：用户向代理服务器broker发送服务请求，broker根据用户定义的各QoS属性权重W，按照QoSi*Wi计算出用户请求的总体属性值UEQ；将队列Qi中的服务分批次上传至broker，每次传送k个服务；broker将从各节点接收到的服务进行合并，并将每个服务与用户请求进行语义匹配，并将满足用户要求的相似度的服务进行反馈；分布式服务选择过程结束。本发明保证用户率先得到那些最满足用户要求，且符合相似度标准的服务。提高了服务选择的整体效率与实时性；健壮性和灵活自适应性。
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公开(公告)号：CN102724304A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210184508.2
申请日：2012-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一中订阅/发布系统中信息仓库联邦及数据同步方法。信息仓库联邦，由多个结构相同且平级的信息仓库构成。信息仓库包括数据存储模块、同步处理模块、公共服务模块，通过这些模块之间的协同工作能够将某一信息仓库中需要更新的数据以消息的方式及时通知联邦中其他的信息仓库；其他信息仓库接收到更新消息之后做出相应的更新操作，并将处理的结果返回给消息发送源；消息发送源收到反馈消息后对自身数据进行更新操作。本发明对数据量小、更新频率低的订阅/发布系统中信息仓库之间的实时数据同步提出了一种有效、快速且易于实现的解决方法，提高系统的健壮性、稳定性及容错性，保证订阅/发布系统中组成联邦的信息仓库之间数据的一致性。
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公开(公告)号：CN111582059B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010313704.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于视觉图像处理领域，尤其涉及人脸表情识别技术领域，具体涉及一种基于变分自编码器的人脸表情识别方法。本发明首先利用卷积神经网络预测输入人脸图像的面部姿势，并且通过改进损失函数和调整人脸边界框的边距大小提高面部姿势估计的准确度，然后将经过处理的人脸图像输入到变分自编码器中，通过给定人脸图像中姿势和表情属性的概率分布，生成不同姿势和表情的人脸图像来扩充表情识别模型的训练集，从而解决模型在训练的过程中，由于头部姿势偏转造成的识别精度不高和缺乏足够的训练数据造成的过拟合问题。最后利用生成图像和原始图像一起作为训练数据对分类器模型进行训练，实现非正面人脸表情识别。
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公开(公告)号：CN112487241A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011354797.7
申请日：2020-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/738 , G06F16/783 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视频摘要方法，涉及互联网技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的视频摘要方法，包括以下步骤：S1、视频镜头分割；S2、深度特征提取、图像记忆强度预测和图像熵计算步骤；S3、基于多特征提取关键帧形成视频摘要。该基于卷积神经网络的视频摘要方法将新兴的视频镜头边界检测模型与关键帧提取结合，视频镜头边界的检测对视频摘要来说是至关重要的一步，运用TransNet网络分割镜头准确性更高，有助于下一步的关键帧提取，以及通过微调Inception‑ResNet‑V2网络架构来获得视频帧的深度特征，Inception‑ResNet‑V2网络在提取深度特征方面有显著的效果。
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公开(公告)号：CN111028152A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911240433.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域，具体涉及一种基于地形匹配的声呐图像的超分辨率重建方法。本发明通过使用中值滤波器、拉普拉斯滤波器对声呐图像进行预处理，在声呐图像中识别并选定地形作为参照物，对同一地形参照物进行配准，解决声呐图像在产生的过程中同一地形在图像中的位置不同的问题。本发明利用声呐图像中的同一地形，将多张声呐图像依据该地形进行配准，使用多张声呐图像重建一张新的图像，直到最终高分辨率图像的生成，解决了声呐图像分辨率低、信噪比低、对比度低、斑点噪声突出的问题，提高了声呐图像的分辨率从而获得更多信息。
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