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公开(公告)号：CN119006529B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411479898.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于状态空间模型鲁棒时空上下文建模的可见光‑热红外目标跟踪方法，属于机器学习、计算机视觉、目标跟踪领域。通过利用视觉状态空间模型的线性长序列建模能力，将长期跨帧集成组件和短期历史轨迹提示嵌入到双向视觉状态空间模型编码器（Mamba）中，在单流框架中进行全局外观信息和局部运动信息时空上下文统一建模。本发明跳出注意力机制计算量随序列长度平方增长的限制，首次提出基于状态空间模型（State Space Models）的可见光‑热红外跟踪框架，本发明的方法利用其计算量随序列长度线性增长的优势，能够以较低的计算复杂度实现多源长序列输入下的高效运行。
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公开(公告)号：CN119048874B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411523201.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种轻量化多模态目标跟踪方法，属于计算机视觉、目标跟踪领域。将多专家模型的结构设计思路、多模态特征空间调制模块、时序的提示词模块嵌入一个简洁统一的多模态目标跟踪模型框架中，并以性能优异的多模态跟踪模型作为教师模型进行蒸馏引导，实现高效且性能较好的多模态跟踪算法。本发明可以同时处理RGB‑红外、RGB‑深度、RGB‑事件数据的多模态跟踪任务，与现有的高性能多模态跟踪算法相比，能够以较小的性能损失在CPU设备和端侧设备上达到实时速度，实现较好的性能和速度的平衡。
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公开(公告)号：CN119006803A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411487225.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种面向实际应用的高效轻量化目标跟踪方法，属于深度学习、计算机视觉、目标跟踪领域。通过设计桥梁模块和双图像位置编码模块，嵌入到轻量化骨干网络中，实现高效轻量化追踪。本发明能够在多种设备上以极高的速度运行，并且获得了与大多数基于Transformer模型相当或更优的性能，有效的解决了现有的基于Transformer模型无法在实际场景中应用的问题，实现了在各种实际场景中鲁棒跟踪的目标。
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公开(公告)号：CN118379332A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410830906.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于蒸馏的轻量化无人机单目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。本发明的主干网络为一个轻量化的ViT‑Base模型，其层数和通道数分别为3和128，总参数量仅为1.428M。轻量化后的ViT‑Base模型大大减少了在推理过程中的时间消耗和内存占用，从而达到模型加速和轻量化的目的。为了有效提高模型的性能，本发明采用多层特征蒸馏的方法，将轻量化模型作为学生模型，ViT‑Base大模型作为教师模型完成模型训练。轻量化模型在训练之初加载预训练的MAE权重参数完成模型初始化。加载预训练权重参数，大大提高了模型的收敛速度并有效提高了模型的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117058043A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311152086.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00 , G06T9/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于LSTM的事件‑图像去模糊方法，包括以下步骤：构建用于对模糊图像进行处理的事件‑图像去模糊网络模型；利用模糊数据集中的训练集数据对事件‑图像去模糊网络进行训练，得到训练好的事件‑图像去模糊网络模型；将模糊数据集中测试集数据输入到训练好的事件‑图像去模糊网络模型中，得到清晰帧序列。充分使用事件的时序信息的优势，提升了去模糊性能，提升了网络的泛化性，能够实现使用一个模型完成任意时间分辨率的去模糊输出，并输出的清晰帧时间分辨率由输入的事件的时间分辨率控制。同时利用双向的编码‑解码结构增强网络的去模糊效果，具有以下优点：只需要训练一个模型，即可现任意时间分辨率输出，解决了模型泛化性有限的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116823725A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310515582.6
申请日：2023-05-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T3/00 , G06V10/40 , G06V10/50 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T7/62
Abstract: 一种基于支持向量机的航空发动机叶片表面缺陷检测方法，包括如下步骤：对图像去噪处理；利用直方图均衡化和分段线性化消除光照影响，增强图像对比度，利用大津阈值法将图像转化为二值图像；对缺陷图像形状特征提取和HOG特征提取得到特征向量；将特征向量输入到分类算法中进行缺陷识别与分类。针对于航空发动机叶片的现实数据集较少，影响设计算法的检测精度，而人工采集建立数据集耗时耗力，该方法中支持向量机的决策函数只依赖于支持向量，分类速度比较快，同时，数据集训练样本的数量对支持向量机的效果影响不大，相对于卷积神经网络等算法而言，不需要大量训练样本，在小样本数据集上的表现良好，解决了叶片表面缺陷检测小样本数据集的问题。
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公开(公告)号：CN116579242A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310540741.8
申请日：2023-05-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F30/17 , G06F18/214 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于数字孪生技术和航空发动机参数预测领域，公开了一种基于CEEMDAN‑Informer的航空发动机数字孪生参数预测方法，使用CEEMDAN算法将航空发动机孪生模型中的气路参数数据分解成多个具有不同时间尺度特征的分量，有效解决了现有模型对非线性数据趋势跟踪能力差的问题。同时使用模糊熵对各分量进行分组融合，降低了编码器的输入维度，有效提高了模型训练速度和预测效率。与现有方法相比，本发明提出的基于CEEMDAN‑Informer和数字孪生技术的航空发动机参数预测方法能够有效提高参数预测准确率，降低预测误差。
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公开(公告)号：CN115275727A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210648344.8
申请日：2022-06-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 大连理工大学
IPC: H01R31/06 , H01R4/38 , H01R4/70 , H01R11/11 , H01R13/627 , H01R13/629 , H01R25/14
Abstract: 本发明公开了一种新型旁路不停电作业柔性电缆中间快连统一接头，它的主要组成部分包括圆柱形箱体，箱体的两端设有20cm的保护套，箱体的一端装设有标准接头快速插拔头，另一端装设有与电缆普通接头(铜鼻子)相连的接头，并配有一定的操作空间。该箱体内部设有母排，该标准接头快速插拔头与普通接头(铜鼻子)转接头之间通过箱体内的母排连接，母排上设有绝缘套管，起到绝缘保护的作用。本发明可以实现标准接头和普通接头(铜鼻子)的快速对接，提高旁路作业的工作效率和操作的可靠性、安全性。
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公开(公告)号：CN105976296A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610308488.3
申请日：2016-05-10
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: Y02A20/22 , G06Q50/26 , G06F19/00 , G06F2219/10 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明提供了一种基于重置成本法的水污染物排污权多年限有偿使用价格制定方法，属于环境保护领域，可以科学合理地解决根据地区社会经济和资源环境特征以及使用年限进行价格制定的问题。构建基于重置成本法的水污染物排污权多年限有偿使用价格模型；获取工业企业以及生活水污染排放数据和水污染治理设施运行费用，计算水污染物平均治理成本，计算出区域水污染物排污权有偿使用基准价格；计算地区环境调整系数和经济调整系数；将以上数据带入有偿使用价格模型，计算出不同使用年限的排污权有偿使用价格。
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公开(公告)号：CN102211811B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110097831.1
申请日：2011-04-18
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: Y02W10/15
Abstract: 一种利用鸟粪石培养好氧颗粒污泥的方法，属于水处理设备技术领域。其特征是通过采用定期投加1g/L上述鸟粪石产品，将SBR反应器pH控制在8.5，逐步提高进水COD、氨氮、磷负荷培养好氧颗粒污泥。本发明的效果是鸟粪石为生物提供了良好的生存环境，其表面的相对高浓度的游离NH4+抑制了硝化菌，在pH控制在8.5条件下，鸟粪石作为一种载体同时具有提供微生物附着场所、压缩污泥双电层、为颗粒内部微生物提供丰富营养来源特性，比塑料、海绵等惰性载体具有优势，从而使颗粒培养周期缩短，颗粒内部营养供应充足，颗粒不易解体凋亡，市场应用前景广阔。
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