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公开(公告)号：CN117789919A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410171083.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于VR和机器学习的运动环境视觉感知因子优化方法，包括：通过眼动仪实验和SD问卷方式提取出在运动过程中影响视觉感知因子；根据因子建立正交沉浸式虚拟现实实验，记录虚拟场景中因子在不同的数值下参试者的运动情绪和满意度评价；通过数据拟合确定运动情绪与所述满意度评价之间的多元非线性公式；构建人工神经网络预测模型对不同数值的因子对于的满意度评价进行预测，并结合遗传算法对因子的在真实运动环境的最优数值范围进行优化。本发明针对体育运动视觉环境方面，通过VR实验研究环境因子对运动情绪的影响，并基于人工神经网络结合遗传算法计算环境因子的取值范围，改善真实体育场景中的运动视觉环境。
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公开(公告)号：CN117950503A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410171085.3
申请日：2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种基于VR和机器学习的休闲环境视觉感知因子优化方法，包括：通过眼动仪实验获取所述特定环境视觉感知的实体元素，筛选所述实体元素的属性作为视觉感知因子；根据所述视觉感知因子建立沉浸式虚拟现实正交实验，获得不同因子在其不同数值组合下的满意度主观评价；构建基于机器学习的预测模型，该模型用于根据因子及其参数预测人类对于因子的满意度客观评价；将预测的满意度客观评价作为遗传算法的适应度指标，确定所述因子的最优参数数值范围。本发明对休闲空间场景进行客观评价和迭代计算，得到了最佳视觉感知评价下的环境因子的数值范围，为未来的宅间休闲空间设计提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109837984B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910101421.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种气肋式冰壳建筑物找形与建造方法，包括：计算得到冰壳建筑物的建筑数据，通过得到的建筑数据，制成多个气肋拱基本单元；对多个气肋拱基本单元进行第一次充气，将第一次充气后的多个气肋拱基本单元并联形成气肋拱组；将气肋拱组进行基础固定，基础固定完成后，向气肋拱组中的多个气肋拱基本单元同步进行第二次充气；第二次充气完成后，向气肋拱组外表面喷射冰雪复合材料形成冰壳；在冰壳厚度达到预设值后，撤除充气肋拱组，制成冰壳建筑物。本发明不仅能够向多个气肋拱基本单元同步进行充气，缩短冰壳建筑物的制造时间；而且本发明对多个气肋拱基本单元并联形成的气肋拱组会进行基础固定，便于气肋拱组找形。
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公开(公告)号：CN109837984A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910101421.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种气肋式冰壳建筑物找形与建造方法，包括：计算得到冰壳建筑物的建筑数据，通过得到的建筑数据，制成多个气肋拱基本单元；对多个气肋拱基本单元进行第一次充气，将第一次充气后的多个气肋拱基本单元并联形成气肋拱组；将气肋拱组进行基础固定，基础固定完成后，向气肋拱组中的多个气肋拱基本单元同步进行第二次充气；第二次充气完成后，向气肋拱组外表面喷射冰雪复合材料形成冰壳；在冰壳厚度达到预设值后，撤除充气肋拱组，制成冰壳建筑物。本发明不仅能够向多个气肋拱基本单元同步进行充气，缩短冰壳建筑物的制造时间；而且本发明对多个气肋拱基本单元并联形成的气肋拱组会进行基础固定，便于气肋拱组找形。
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公开(公告)号：CN119418858A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411552055.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于VR和深度学习的步行空间恢复性环境因子优化方法；涉及视觉感知领域。方法包括利用眼动仪实验和语义差异问卷筛选步行空间的视觉恢复性环境因子；根据正交实验方法建立不同组合视觉恢复性环境因子对应的VR步行空间并进行VR正交实验，记录参试者在不同VR步行空间恢复状态变化；根据不同组合视觉恢复性环境因子和参试者在不同VR步行空间恢复状态变化训练预测模型；将真实步行空间各视觉恢复性环境因子输入预测模型，获取人员在真实步行空间中的恢复状态变化并利用遗传算法优化真实步行空间各视觉恢复性环境因子。以此可以揭示视觉恢复性环境因子对注意力恢复的影响，预测步行空间的恢复性并优化环境因子，改善居民心理健康。
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公开(公告)号：CN118395123A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410643794.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于情感计算的体育场馆视觉环境预测方法，包括：获取影响体育场馆视觉感知的环境因素，通过沉浸式虚拟现实对感知因素进行视觉感知，并获取人体自主神经系统产生的生理指标，将获取的环境因素、生理指标和视觉感知作为训练集；构建基于情感计算的环境预测模型，用于根据环境因素和生理指标信号波形预测视觉感知，并通过训练集进行训练。本发明强调了情感计算在提高环境预测模型准确性方面的有效性，以及通过生理指标评估实现运动相关的体育感知预测。
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公开(公告)号：CN117876192A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410164004.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种滨水街区三维空间形态量化方法，本发明是为了解决现有对于街区形态的量化表达方法难以精确反映街区的三维空间形态的问题。三维空间形态量化方法：一、收集基础数据；二、对街区建筑基本形态进行分析；三、对街区城市紧凑度进行分析，街区城市紧凑度参数包括容积率、建筑密度、开敞空间比率和建筑空隙比；四、对街区方位特征进行分析，街区方位特征参数包括建筑朝向、建筑物与盛行风之间的角度和从河流到第一排建筑物的距离；五、对滨水区植被分布特征进行分析；六、对滨水区形态特征进行分析；七、综合分析特征参数分析。本发明作为认知街区三维形态多样性的一种量化工具，便于对街区形态特征进行量化，并用于辅助城市设计。
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