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公开(公告)号：CN114415254A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210072417.3
申请日：2022-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于在线学习的多事例弱监督火星表面形态检测方法，属于机器视觉物体检测领域。本发明针对现有弱监督物体检测方法检测精度低和收敛于局部最优解的问题。包括对火星远景图像采用选择性搜索算法生成多个侯选框；采用VGG16网络模型对火星远景图像进行图像特征的提取；进而得到每个候选框的全连接特征；弱监督检测网络中，输入候选框的全连接特征，通过分类和检测分支判断每个候选框的类别和对候选框的位置信息进行打分，最后将两分支的得分相乘得到候选框的得分作为事例级标签；K级精细化网络层以多事例学习网络或者前一级分支的每个候选框的得分作为监督信息，对网络其他优化分支进行训练，并进行后向传播计算。本发明用于火星表面地形和目标的检测。
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公开(公告)号：CN108334848B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810119264.7
申请日：2018-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的微小人脸识别方法。本发明是为了解决现阶段的人脸检测技术无法捕获复杂背景下的微小人脸，当基于失真的图像进行人脸检测时会导致检测率严重下降的缺点而提出的，包括：使用一个现有的人脸检测器预测训练数据库中每个图片的人脸位置，并截取保存真实的人脸和非人脸图像；根据人脸图像和非人脸图片降采样得到相应的低分辨率图像；构建生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和鉴别器；使用高分辨率人脸、非人脸图像以及对应的低分辨率人脸、非人脸图像对生成对抗网络进行训练；依据鉴别器对从现有的人脸检测器得到的人脸候选区域的得分在输入图片中标记出人脸的位置。本发明适用于人脸的识别检测。
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公开(公告)号：CN109766868B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910063662.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。
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公开(公告)号：CN109766868A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910063662.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106586041B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201611237960.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于深空探测的火星目标模拟方法，属于深空探测应用领域。为了解决现有现有技术缺少一种能够对火星的位置、大小、轮廓、成像方位、成像灰度进行模拟的方法，在工程实践中存在技术空白的缺点，而提出一种用于深空探测的火星目标模拟方法。包括：将火星中心坐标从日心黄道坐标系变换到显示器平面坐标系和投影仪坐标系；根据火星探测器的成像视场和火星与火星探测器的相对距离关系计算出火星的成像大小；模拟火星被太阳照亮的区域以及未被照亮的区域；根据太阳、火星、探测器的相对位置关系计算火星轮廓的成像方位；将火星的星等映射到计算机的灰度，以显示在界面上。本发明适用于深空探测模拟软件。
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公开(公告)号：CN106707034A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611219594.0
申请日：2016-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01R29/023 , G01R19/04
Abstract: 基于Windows系统函数和多线程技术的脉冲信号检测方法，本发明涉及脉冲信号检测方法。本发明的目的是为了解决现有定时/计数器卡通道数较少，而且成本很高以及FPGA检测脉冲信号脉宽开发周期比较长的问题。一、利用多线程技术创建并启动独立辅助线程；二、循环不间断读取AD卡或数字IO卡采集的数据；三、判断采集的数据是否存在脉冲信号，如果存在执行五；否则执行四；四、Sleep函数休眠1ms执行三；五、基于Windows系统函数计算出脉冲信号的脉宽和电平、脉宽和幅值或脉宽、电平和幅值，执行六；六、发送至主线程，判断所有采集的数据是否检测完，如果检测完则结束；否则执行四。本发明用于数据采集和信号处理领域。
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公开(公告)号：CN103220778A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310076427.5
申请日：2013-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于无线传感器网络的移动节点队形变换方法及实现装置，涉及无线传感器网络在多移动节点协作控制领域。本发明解决了现有的无线传感器网络移动节点的队形变换方法的队形成型速率低和稳定性差的问题。本发明中每个移动节点对自身的位置坐标进行定位，从节点计算出自身与主节点之间的距离及主节点与从节点的行进方向的偏转角，上位机将移动节点下一时刻的队形期望矩阵通过在协调器在无线网络内进行广播，从移动节点对当前自身的行进方向及偏转角度进行调整，完成队形变换，本发明所述装置由一个队形控制单元和N个移动节点组成，队形控制单元通过无线传输实现对移动节点行进方向与速度的控制，实现队形变换。本发明适用于多移动节点协作控制领域。
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公开(公告)号：CN102662377A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210152911.7
申请日：2012-05-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418 , G05D3/00
Abstract: 基于无线传感器网络的多移动机器人编队系统和编队方法，属于无线传感器网络和多机器人控制领域。本发明解决了现有多机器人编队中依赖多种传感器，而导致的测量范围和精度易受环境因素影响的问题。本发明所述的多移动机器人编队系统中的网关节点、多个信标节点、多个主机器人节点和从机器人节点组成无线传感器网络，上位机监控系统通过串行通信端口与网关节点实现通信，并实现对无线传感器网络中移动节点的状态监控；信标节点作为固定节点为移动节点提供位置信息支持。本发明的编队方法采用上位机通过网关节点将目标点位置发送给主机器人节点，主、从机器人节点通过信标节点确定自身位置，主机器人节点带领所有从机器人节点向目标点自主导航。
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公开(公告)号：CN102594922A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210082103.8
申请日：2012-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于体征信号监测的无线网络系统，属于医学领域，本发明为解决现有体征监测设备网络结构不稳定、数据传输效率低，且只能监测一种或两种信号的问题。本发明在网络协调器的有效通信范围之内设置m个近端网络路由器，每个近端网络路由器挂接多个数据采集终端，在网络协调器的有效通信范围之外设置n个远端网络路由器，每个远端网络路由器挂接多个数据采集终端，近端网络路由器和远端网络路由器以下简称网络路由器，网络协调器与网络路由器组建成主星型网络，网络路由器通过网络协调器与数据处理中心进行信息交互，每个网络路由器和挂接在其上的多个数据采集终端组建成子星型网络。
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