-
公开(公告)号：CN104062498A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410144654.1
申请日：2014-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 对称频谱信号的中心频率的质心估计方法。由于能量泄漏和栅栏效应的影响使得用FFT得到的离散频谱直接估计信号的中心频率会产生较大误差。本发明方法包括：步骤一，对要估计中心频率的信号进行时域采样，步骤二，对步骤一中通过对信号采样得到的长度为N的序列x(n)进行FFT运算，获得其频谱：步骤三，根据步骤二中FFT运算结果进行频域取点，步骤四，计算对称频谱信号的中心频率的估计值。本发明用于对称频谱信号的中心频率的估计。
-
公开(公告)号：CN113408707A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110758917.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于深度学习的网络加密流量识别方法，属于深度学习的识别算法领域。特征工程存在流量特征提取和选择方而耗时耗力的问题。一种基于深度学习的网络加密流量识别方法，获取数据集；对数据集进行预处理；利用SMOTE算法平衡数据集得到数据样本流；对DenseNet模型进行训练，并利用训练好的模型自动进行特征提取；添加softmax层，对加密流量进行识别判断。本发明设计了在数据类别不平衡条件下的基于深度学习的加密流量识别模型，缩短特征识别所需时间。
-
公开(公告)号：CN113377544A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110758934.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种基于负荷数据动态更新率的web集群负载均衡方法，属于web集群负载均衡方法的领域。现有的整个web集群系统各个节点的平均响应能力低的问题。一种基于负荷数据动态更新率的web集群负载均衡方法，采集服务器主机的性能指标，即负荷数据，计算出初始服务器的权值；再通过权值更新的时间和大小两个方面来计算权值；通过自适应AR算法计算负载预测值，根据预测结果做出调整服务器权值；利用大顶堆算法将权值最大的服务器放置堆顶，找到最合适的服务器主机。本发明是通过对各个部分算法的改进与创新，提升负载均衡效果，更加有效地利用系统资源。
-
公开(公告)号：CN110040586A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910289399.2
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于人脸识别的电梯群控方法。属于电梯控制技术领域，利用人脸识别技术，可以更加准确的获得当前侯梯乘客人数，通过对时效性更好的当前侯梯人数和电梯运行信息进行分析，可以使电梯更加高效地运行。本发明包括：该电梯群控系统包括通信模块、控制模块、电梯呼叫单元、视频采集模块和后端服务器，视频采集模块通过通信模块与控制模块通讯，电梯呼叫模块与控制模块通讯，控制模块通过通信模块与后端服务器通讯，本发明应用于电梯的群控。
-
公开(公告)号：CN104062498B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410144654.1
申请日：2014-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 对称频谱信号的中心频率的质心估计方法。由于能量泄漏和栅栏效应的影响使得用FFT得到的离散频谱直接估计信号的中心频率会产生较大误差。本发明方法包括：步骤一，对要估计中心频率的信号进行时域采样，步骤二，对步骤一中通过对信号采样得到的长度为N的序列x(n)进行FFT运算，获得其频谱：步骤三，根据步骤二中FFT运算结果进行频域取点，步骤四，计算对称频谱信号的中心频率的估计值。本发明用于对称频谱信号的中心频率的估计。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114973416A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210639728.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于三维卷积网络的手语识别算法，属于手语识别算法领域。现有的手语识别方法忽略了细节信息，导致复杂手势难以识别。一种基于三维卷积网络的手语识别算法，包括基于Mask RCNN目标检测网络的局部手语识别，通过三维卷积网络进行手部位置特征及时间序列建模；将视频逐帧发送到目标检测网络，将Mask RCNN输出的手部时间序列发送到3D‑VGGNet进行局部特征空时编码；基于深度3D残差网络的注意力模型记为AM‑ResC3D；采用多组随机分段采样算法提取关键帧片段；建立基于全局注意模型的3D残差网络改进的识别网络将原始RGB视频分割为视频片段，将采样帧发送到AM‑ResC3D，输出特征图；上述两种数据流进行融合，得到最终的识别结果。本发明提高识别精度和泛化性能。
-
公开(公告)号：CN113593526A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110852109.8
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L15/02 , G10L15/04 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/63 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00
Abstract: 一种基于深度学习的语音情感识别方法，属于语音识别领域。现有语音情感识别率低。本发明方法的一种基于深度学习的语音情感识别方法包括，待测语音信息的预处理；情感特征提取；对提取的情感特征参数进行归一化处理的过程；设计DNN瓶颈层结合决策树和特征融合的语音情感识别系统；利用归一化处理的情感特征参数对识别系统进行训练；利用训练后的DNN瓶颈层结合决策树和特征融合的语音情感识别系统对获取待测语音信息进行语音识别。本发明方法提高了语音情感识别率。
-
公开(公告)号：CN113378167A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110737511.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法，属于软件检测领域。传统Android防御机制难以应对恶意软件数量和种类的快速增加。一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法，使用apktool对待检测软件样本集文件进行反编译，得到应用程序的反编译资源文件，从反编译资源文件中提取特征集合，将提取的特征几何按使用次数从低到高排序，选择频率高的特征合并为特征集，并对特征集进行量化；采用门控循环单元处理具有时序变化的特征，以进行检测动态特征。本发明能够有效地检测使用混淆技术的恶意软件，且提高了检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN117315648A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311323691.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv7模型的葡萄叶片病害检测方法。首先，获取葡萄叶片不同病害的图像，进行标签标注，构建初始数据集。对构建好的初始数据集进行数据增强，扩充数据集，并划分训练集和测试集。将训练集图像送入主干网络提取特征，并引入注意力机制和非对称卷积提高重要特征权重。接着在PANet(PathAggregation Network，路径聚合网络)网络中新增一个小目标检测层，提高对小目标的检测能力。最后使用SIoU(Smoothed Intersection over Union Loss，平滑交并比)损失函数替换原YOLOv7网络模型中的CIoU(Complete Intersection over Union Loss，完全交并比)损失函数。本发明针对复杂背景下小目标病害检测准确率不高的问题，提供了一种基于改进YOLOv7的葡萄叶片病害检测方法，检测精度达到93.3％，提高了葡萄叶片病害的检测精度。
-
公开(公告)号：CN116540179A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310576491.3
申请日：2023-05-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明一种基准距离优化的距离差式声波室内定位方法属于室内定位技术领域；该方法包括以下步骤：首先，设置系统和设定系统参数；然后，采用到达时间差测量法得到相对于基准距离初值的距离差；第三，对基准距离进行优化得到基准距离优化值；第四，采用到达时间差测量法得到相对于基准距离优化值的距离差；最后，构建被测点三维坐标的线性方程组并求解该线性方程组得到被测点三维坐标最小二乘解；本发明相比距离差式声波室内定位方法，有益效果在于能够始终保持基准距离最大，明显地减小了定位误差。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.024 seconds)
