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公开(公告)号：CN110958427A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911073063.9
申请日：2019-11-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机控制的监控报警系统及方法，包括以下操作步骤：步骤S1、实时监控；步骤S2、影像数据的传递和分析；步骤S3、声音信号的警示；步骤S4、中控室警报；步骤S5、智能移动端的报警信息传递和信息保存；步骤S6、智能移动端主动获取；本发明在结构方面进行研究改进，通过添加第一全向摄像头以及第二全向摄像头获取被监控区域的视频影像，通过录音麦克获取被监控区域的声音，通过添加信号发射器与中控制进行数据传输，减少电线设置，便于安装，通过安装充电电池进行电量供应，可以在突发停电等情况下保持正常工作，工作人员也可以通过智能手机等电子设备通过网络获取监控信息。
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公开(公告)号：CN104392458B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410766009.3
申请日：2014-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 基于空间限制邻域混合模型的图像分割方法，属于图像处理领域。为了解决目前在进行图像分割时，采用EM算法求取混合模型参数存在耦合性的问题。所述方法包括如下步骤：步骤一：根据独立混合模型建立空间限制邻域混合模型：首先，从独立混合模型的每个像素位置处，选择一个邻域，由邻域内的先验概率共同决定选择一个模型分量；然后，再由确定的模型分量生成每个像素位置对应邻域内的一组观测值；最后，根据确定的模型分量和生成的观测值，得到空间限制邻域混合模型的似然函数；步骤二：利用图像的像素的视觉观测值，求得空间限制邻域混合模型的模型参数；步骤三：利用所得的空间限制邻域混合模型的模型参数，获取分割后的图像。本发明用于图像分割。
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公开(公告)号：CN105740867A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610052476.9
申请日：2016-01-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 图像纹理窗口形状与尺度的选择方法，属于图像处理领域。为了解决采用固定纹理窗口提取纹理特征时存在边缘定位误差和纹理描述的冗余问题。所述选择方法包括：将待处理图像分成多个图像分块，对每个图像分块进行纹理窗口形状与尺度的选择，包括：对每个图像分块，建立图像生成的混合概率模型，每个纹理窗口对应混合概率模型的一个混合分量；采用期望最大化算法，求取混合概率模型参数的极大似然估计值，确定每个像素针对不同混合分量的后验概率；根据确定的每个像素针对不同混合分量的后验概率，按照最大后验概率对像素进行分类，每个类别形成一个纹理窗口，即：获得纹理窗口的形状与尺度。本发明应用于图像纹理的提取与描述领域。
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公开(公告)号：CN103738095B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201410055479.9
申请日：2014-02-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Inventor： 李鹏
IPC: B44B5/00
Abstract: 一种使用夹紧头限位传感器并能压制纹路的板材加工方法，其使用的装置包括底架、左机架和右机架，其中，左机架设置在底架的左端，右机架设置在底架的右端，在底架的左端和右端之间设置有板材输送装置以及滚压装置，其中，板材输送装置能够使得所承载的板材在底架上沿前后方向运动，滚压装置能够在底架上沿左右方向滑动，所述前后方向是在水平面内与所述左右方向垂直的方向；所述板材输送装置包括承载架、升降装置和前后方向滑动装置，加工时，所述承载架用于承载板材，所述承载架与所述升降装置相连，所述升降装置能够对所述承载架进行升降，从而能够在承载板材时对板材的上下位置进行调节。
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公开(公告)号：CN104133769A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410376503.9
申请日：2014-08-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于心理学行为分析的众包欺诈检测方法。 目前众包质量控制技术不能有效应对众包被检测者的欺诈行为，导致众包质量低下。本发明的方法包括如下步骤:被检测者对原始数据文档进行工作;通过时钟控制单元（1）对整个系统的全局进行时间控制，根据时钟控制单元记录的工作的时间以及次数，将文档传递至数据分组单元（2）进行动态地分组；通过数据分组单元将文档阶段性地分组，并且将达到标准的文档传送到其他单元进行处理；被检测者标签质量控制单元（3）会对所得的文档子集上的反映进行筛选，最后被检测者质量控制单元（4）检测到被检测者的欺诈行为，发送电信号驱动标记机（8）进行标记。本发明用于检测众包欺诈行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104102716A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410341930.3
申请日：2014-07-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30536 , G06F17/30598
Abstract: 基于聚类分层抽样补偿逻辑回归的失衡数据预测方法，属于失衡数据预测领域。为了解决传统预测模型预测失衡数据的效果不好的问题。它包括如下步骤：步骤一：采用k-means算法对待预测的样本集进行聚类，获取K个类的数据；步骤二：对获取K个类的数据进行分层抽样，抽取n个数据；步骤三：对分层样本的逻辑回归模型的参数进行最大似然估计，获取分层样本逻辑回归模型的参数估计式，确定分层样本逻辑回归模型；步骤四：将抽取的n个数据输入至分层样本逻辑回归模型中，确定待预测的样本集是否是失衡数据集。它应用于需预测失衡数据的生物、医学、工程、计算等领域。
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公开(公告)号：CN103731738A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410032276.8
申请日：2014-01-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/462 , G06F17/30
Abstract: 基于用户群组行为分析的视频推荐方法及装置，涉及一种视频推荐方法及装置。为了解决为了解决传统视频推荐方法对视频数据和用户数据的处理方式，不利于数据分析，也不适用于动态变化情况的问题。它对用户行为进行采集分析，将视频数据和观看所述视频的客户数据转化为行为操作数据，并通过日志数据对用户进行第一次分组；将用户行为日志数据进行分析并取得用户频繁项的关联规则，获得用户在最近行为中的规则习惯并实现动态更新；对每个群组内的用户互相进行相似度计算，并进行第二次分组，找出用户间更加相似的群组，将每个用户选择的视频做协同过滤后推荐给同群组内的其他用户。它用于为用户推荐个性化视频。
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公开(公告)号：CN119150857A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411481436.7
申请日：2024-10-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种基于小型中文预训练模型的中文多音字消歧方法。其特征在于，采用了小型中文预训练模型，解决了大规模预训练模型在进行多音字消歧任务时，难以在低资源运算平台部署的问题。然后，对文本数据进行中文分词和词性标注，并将其与预训练模型输出的特征序列结合，提高了模型对上下文语义的理解，更好地对多音字进行分类。最后，使用了由全连接层组成的神经网络分类器，实现对特征序列的分类，准确地识别多音字的发音，提高了多音字消歧的准确率。
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公开(公告)号：CN118192593A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410438787.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种基于改进A*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，旨在提升无人艇在复杂环境中的避障能力，包括以下步骤：对参数及栅格地图进行初始化，设置路径规划的起点和目标点；基于改进的A*算法在初始化的地图中进行全局路径规划，形成初步全局路径；利用冗余点删除策略对初步全局路径中的节点进行处理，生成全局优化路径；获取全局优化路径中的关键转折点，并将所述关键转折点作为局部目标点，基于改进的DWA算法进行局部路径避障。本发明引入优化搜索点选取策略，降低搜索节点数量，同时改进启发函数，增强算法的灵活性。通过冗余点删除策略有效减少了路径的转折点，通过改进DWA算法的评价函数，使其结合全局路径信息，保证最终局部避障路径基于全局最优路径。
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公开(公告)号：CN117520506A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311535516.1
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/0442 , G06F40/30 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力融合机制提高对话一致性和主题相关性的多轮对话生成方法，涉及自然语言处理技术领域。其特征在于，利用BTM主题模型对主题关键词进行提取，使用Seq2Seq编码解码框架对历史信息和当前消息分别进行编码，并对当前消息计算其与历史信息的相关性。对主题信息，当前消息以及历史信息进行注意力计算，通过融合注意力机制在解码过程中能够在多轮对话中同时关注到当前消息，历史信息以及主题信息，使生成的对话具备更好的上下文一致性和主题相关性，使得回答内容更加准确，丰富。
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