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公开(公告)号：CN115311531A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210881472.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S7/41 , G01S13/88
Abstract: 本发明提出一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法。所述方法包括对已获取的探地雷达地下空洞目标的回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行增益，突出空洞目标像素位置特征；利用增益后的图像进行降噪处理，抑制杂波影响；对处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注；将获得的数据制成图像检测数据集；用获得的检测数据集训练RefineDet网络模型，得到网络权重参数；利用训练后的网络模型对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测。本发明解决现有方法难以检测地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN114169411A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111384746.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于3D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，通过探地雷达获得三维回波图像，对三维回波图像进行预处理，将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；利用的训练集和验证集对3D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；利用获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测，最终标注出带有地下管线信息的三维回波图像；本发明可以将地下管线目标识别概率提高到95％以上，且对探地雷达三维回波图像的地下管线目标进行检测可以有效提高识别概率并且可以大幅降低管线虚检概率。
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公开(公告)号：CN111817721A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010638473.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法，属于信号处理技术领域。针对当前压缩感知过程中因测量矩阵性能缺陷而信号重构质量差，而现有的测量矩阵优化方法结构复杂、不易实现等问题，本发明提出了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法。首先，用Logistic映射生成与测量矩阵同等大小的序列，然后用生成的序列提升测量矩阵中元素的随机性，从而完成对测量矩阵的优化，得到优化后的测量矩阵。经过实验验证分析，本发明能够提高压缩感知信号的重构质量，同时优化方法简单易行且快速高效，实用性强。
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公开(公告)号：CN108365954B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810132547.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种控制码复用方法，包括信道检测、发送端发送密文、调制密文序列和解调密文序列以完成密文信息传递，本发明提出一种有效对抗量子信道多类型非相干攻击的融合偏振基选择和顺序重排的控制码复用方法。偏振基选择和顺序重排两种量子信号调制模式，在克服攻击方面各具优势，但目前研究无法将两种模式兼顾，本发明提出一种控制码复用方法，可以承载这两种模式，达到克服多类型非相干攻击的效果。
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公开(公告)号：CN110852813A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911142345.X
申请日：2019-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种智能物联购物车系统及其购物方法。所述系统包括：电源模块、UHF RFID模块、ARM主控制器、STM32协处理器、触摸显示屏、UWB室内定位模块和辅助室内定位基站；所述电源模块连接ARM主控制器，所述ARM主控制器连接UHF RFID模块、STM32协处理器、触摸显示屏，所述STM32协处理器连接UWB室内定位模块，所述辅助室内定位基站分布在超市内，所述ARM主控制器与UHF RFID模块通过FT232RL USB转串口模块连接。本发明可根据用户的历史购物信息进行精准广告投放，为商家创造效益的同时避免了顾客错过感兴趣的促销信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108365954A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810132547.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种控制码复用方法，包括信道检测、发送端发送密文、调制密文序列和解调密文序列以完成密文信息传递，本发明提出一种有效对抗量子信道多类型非相干攻击的融合偏振基选择和顺序重排的控制码复用方法。偏振基选择和顺序重排两种量子信号调制模式，在克服攻击方面各具优势，但目前研究无法将两种模式兼顾，本发明提出一种控制码复用方法，可以承载这两种模式，达到克服多类型非相干攻击的效果。
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公开(公告)号：CN104849055B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510267316.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M15/00
Abstract: 一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法，本发明涉及一种高调门进汽顺序测试的方法，特别涉及一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法。本发明为了解决传统的高调门进汽顺序测试试验方法的测试时间过长的问题。本发明根据不同数量高调门的喷嘴组布置信息设计优化的试验方案，将传统试验过程中具有重复性的步骤进行优化组合，舍去多组试验中存在一些不必要的重复开起或者重复关闭的过程；然后调节机组运行参数和控制方式满足试验条件，进行调门开关试验。本发明有效缩短试验时间，解决了传统的测试方法针对机组试验时所需时间很长的问题。本发明适用于汽轮机调门进汽顺序优化测试领域。
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公开(公告)号：CN106321160A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610768525.9
申请日：2016-08-29
Applicant: 哈尔滨燃卓科技开发有限公司 , 大唐东北电力试验研究所有限公司 , 大唐清苑热电有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: F01D17/10
Abstract: 一种六高调门汽轮机顺序阀优化设计方法，它涉及一种优化设计方法。本发明为了解决现有运行的大量六高调门机组存在的顺序阀进汽规律设计不合理导致的问题和故障。本发明的步骤一：列出基于对角进汽的“2+2+1+1”阀门数目开启规律的12种阀门开启顺序；步骤二：调节机组运行参数和控制方式满足试验条件，进行调门开关试验，并采集实验数据；步骤三：对比分析在各阀序实验运行时间段中的实验数据轴振和瓦温的均值和方差，选择实验结果中均值和方差较小对应的阀门开启顺序；步骤四：根据步骤三的对比分析给出最优的阀门开启顺序。本发明用于汽轮机运行方式优化。
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公开(公告)号：CN114169402B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111354267.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于门控循环单元的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。所述门控循环神经网络的GRU有两个门：重置门和更新门；重置门主要决定了到底有多少过去的信息需要遗忘，根据输入xt，当前重置门的输出rt和上一时间步隐藏状态ht‑1得到候选隐藏状态#imgabs0#如果重置门近似0，上一个隐藏状态将被丢弃；而更新门帮助模型决定到底要将多少信息传递到未来，或到底前一时间步和当前时间步的信息有多少是需要继续传递的，更新门zt根据上一时间步的隐藏状态ht‑1和当前时间步的候选隐藏状态#imgabs1#得到当前的隐藏状态ht；重置门和更新门的激活函数σ是sigmoid函数。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN115343703A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210881029.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于自训练的3D‑CNN探地雷达三维图像的管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达三维回波图像进行预处理；将探地雷达三维回波图像划分成训练集和验证集，对验证集中的全部数据以及训练集中的一部分数据进行人工标注；利用训练集对结合注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行自训练，得到训练好的权重模型；利用训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别。本发明解决了传统的神经网络依赖于大量、准确的标记样本的问题，仅用少量的标记样本和大量的无标记样本使得识别准确率有了较大的提高，同时也节省了人工标注样本的时间，提高了效率。
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