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公开(公告)号：CN106840038A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710061098.5
申请日：2017-01-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 一种双频相移与格雷码组合方法属于结构光三维测量技术领域；该方法包括以下步骤：首先、根据格雷码与相移组合方法获得绝对模拟码，根据相移法获得低频包裹模拟码，然后、计算低频包裹模拟码级数，第三、将低频包裹模拟码展开为低频绝对模拟码，第四、计算校正后的包裹模拟码级数，第五、将包裹模拟码展开为校正后的绝对模拟码，最后、使用校正后的绝对模拟码恢复被测物体的三维形貌；本发明有益效果在于：同格雷码与相移组合方法相比，采用本发明方法的测量结果中不会产生由周期跳变误差导致的粗大误差，可以提供更加可靠的绝对模拟码，从而提高了测量准确度。
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公开(公告)号：CN117292675A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311388897.5
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L15/00 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L21/02 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 基于深层时序特征表示的语种识别方法，本发明涉及一种基于深层时序特征表示的语种识别方法，属于语种识别技术领域。本发明的目的是为了解决现有方法对语种识别的精度低的问题。过程为：步骤1、获取不同语种的音频数据集；分别对不同语种的音频数据集进行数据增强；将数据增强后的不同语种的音频数据集裁剪成同等长度音频数据，作为训练集；步骤2、构建深度学习模型，将步骤1的训练集输入深度学习模型进行训练，直至达到了设置的最大迭代次数，获得训练好的深度学习模型；所述深度学习模型依次包括预训练模型、时间池和全连接层；步骤3、将待测音频数据输入训练好的深度学习模型，获得待测音频数据的语种类别。
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公开(公告)号：CN109522956B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201811366758.1
申请日：2018-11-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 一种低秩判别特征子空间学习方法属于图像分类领域；解决了忽略对隐藏在样本中的低维子空间结构信息的技术问题；包括定义判别特征学习式的目标函数；采用类标签作为一种监督信息，目标函数重新拟定；将目标函数中的特征子空间施加正交约束；将一个图像数据集分成测试集和训练集；通过训练集，求解出目标函数值最小化时各个变量的值；目标函数求解后得到一个特征子空间；通过所述特征子空间投影测试集，得到数据集里所有类别图像的所有特征，最终通过分类器得到所述数据集的识别率；本发明用低秩表示系数作为约束来构造用于特征学习的判别项，其能够将子空间结构相似性约束引入到适用于图像识别和分类任务的判别特征学习模型中，促进模型自适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112863521B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202011546522.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息估计的说话人识别方法，解决了说话人身份特征区分性不强及识别系统错误率高的问题。在训练时，先对语音提取语谱图，将其作为VGG‑M网络的输入；然后对训练数据进行随机的三元组采样，获取正负样本进行互信息估计，并利用基于互信息估计的目标函数训练网络。在识别时，利用训练好的VGG‑M网络提取测试语音与目标说话人语音对应的嵌入特征；然后计算上述两个嵌入特征间的余弦距离，并将其作为说话人的匹配得分；将得分与设定的阈值比较，判断测试语音是否来自目标说话人。该方法能够有效利用正负样本对应的说话人特征间的互信息，以此优化网络训练并降低系统的错误率。本发明可以应用于说话人识别领域。
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公开(公告)号：CN114613369A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210221405.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征差异最大化的说话人识别方法，使得说话人特征差异最大化，增加区分性。降低说话人识别系统的错误率。首先将训练集集的全部音频文件进行预处理，生成语谱图特征。将语谱图特征作为VGG‑M的输入，生成嵌入特征(embedding)。然后使用NPLDA打分选取三元组语音对，使用NPLDA的目标函数训练NPLDA模型，使用互信息损失函数计算正负样本对的损失，与NPLDA共同训练VGG‑M网络。在测试阶段，使用训练好的网络提取测试说话人和目标说话人的嵌入特征。使用余弦打分计算两种嵌入特征的相似度，即相似度得分。将计算好的相似度得分与设置好的阈值进行比较，判断是否语音来自同一说话人。该方法通过NPLDA选取三元组对，使得不同说话人特征差异更明显，并利用互信息损失函数和NPLDA共同优化网络，降低识别的错误率。本发明可以应用于说话人识别领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408614A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110676387.2
申请日：2021-06-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出了一种多核低冗余表示学习的多视图子空间聚类方法，属于多视图聚类技术领域。该方法包括：通过将最小二乘回归算法扩展到遵循多视图子空间聚类算法的框架中，得到关于多视图的最小二乘回归算法的目标函数；通过用低冗余数据表示来替代原始数据作为目标函数的输入，解决了原始数据包含大量冗余信息会对聚类效果产生影响的问题；通过构建3阶张量，以探索不同视图之间的高阶相关性，同时还保留了不同视图之间的差异性。本发明的上述技术克服了现有技术的不足。
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公开(公告)号：CN112365471A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011259420.3
申请日：2020-11-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于深度学习的宫颈癌细胞智能检测方法。本发明涉及深度学习方法对细胞核的分类。本发明的目的是为了解决现有传统诊断方式检测癌细胞准确率低、耗时长等问题。为解决此问题，本发明提出了一种基于深度学习的智能宫颈癌细胞筛查方法。方法的具体过程为：一、数据准备；二、细胞核分割；三、细胞核分类；四、筛选癌细胞。在细胞核分类部分，数据上利用主动学习的方法进行数据的扩充和类别的细分；模型上以ResNeSt为基础模型，引入医生诊断经验，提取诊断指标共同作用训练出更加准确的模型。实验表明，本文细胞核分类方法准确率比原模型准确率更高，另外，本发明还提供了一种更有效的扩充数据和类别细分的数据准备方法。本发明应用于医学图像分类领域。
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公开(公告)号：CN111563846A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201911008829.5
申请日：2019-10-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩神经网络的图像去噪方法。首先将噪声图像进行分块来降低训练模型的代价，随后经过压缩神经网络进行图像去噪，增强机制、空洞卷积融合到所发明的去噪网络中提高去噪的性能，最后利用全局残差操作得到干净的图像。去噪网络由增强块和压缩块组成。增强块包括子网络、一个卷积层及激活函数、空洞卷积及激活函数，二个子网络通过Concat操作被连接到一起，增强捕获特征的鲁棒性，之后经过卷积层和激活函数对上述提取的特征信息进行继续学习。压缩块是用来压缩网络的参数和减少模型的训练代价。压缩模块包括卷积及激活函数、普通的卷积及激活函数和卷积层。这里的空洞卷积能提高去噪网络的性能。
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公开(公告)号：CN109189858A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811082449.1
申请日：2018-09-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G07C5/008 , G07C5/0841
Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的汽车行驶记录仪数据存储方法及系统，包括：步骤一、汽车行驶记录仪实时采集车身数据；步骤二、汽车行驶记录仪将车身数据进行区块数据处理；步骤三、汽车行驶记录仪通过无线或有线方式将区块数据上主链；步骤四、执法管理系统对区块数据进行侧链数据处理后上主链；步骤五、运行管理系统对区块数据进行侧链数据处理后上主链；步骤六、普通数据使用者从主链下载汽车行驶记录仪区块数据。本发明采用区块链技术作为汽车行驶记录仪数据存储和安全策略，不仅降低了对数据存储环境的要求，同时又且不受中心管理系统的安全限制，是一种有效的方法。
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公开(公告)号：CN102519390B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201110431402.3
申请日：2011-12-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种的三编码周期灰度梯形相移结构光三维信息获取方法。本发明方法通过选择三个不同的编码周期，在保留相位编码方法对投影角连续划分的优点同时，对相位编码法的测量范围拓展了第三个编码周期倍，对同一个编码周期，投射三幅移动1/3周期的编码图案，可以提高抗干扰能力，同时减少了环境光照和被测物表面反射系数不一致对三维信息获取结果的影响。本发明提高相移编码结构光测量范围，减小测量误差，提高测量精度，克服被测物表面反射率不一致和环境光对测量影响。
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