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公开(公告)号：CN112580481B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN112580481A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN112580550B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011556291.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06Q10/04 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用人机物时空交互关系的用户意图预测方法及装置，所述方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行检测，确定所述图像数据中包含的对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息；根据所述对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息确定人和对象间的交互关系信息以及人和对象间的空间关系信息；根据所述人和对象间的交互关系信息、所述人和对象间的空间关系信息分别对用户的动作和场景进行预测，以实现对用户意图的预测。本发明在实施时不需要对场景进行限定，可以应用于多个场景或者变化的场景下对下一步场景及人可能的动作进行预测，有效解决了现有技术中无法对多个场景下或者变化场景下的用户意图进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN112580550A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011556291.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用人机物时空交互关系的用户意图预测方法及装置，所述方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行检测，确定所述图像数据中包含的对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息；根据所述对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息确定人和对象间的交互关系信息以及人和对象间的空间关系信息；根据所述人和对象间的交互关系信息、所述人和对象间的空间关系信息分别对用户的动作和场景进行预测，以实现对用户意图的预测。本发明在实施时不需要对场景进行限定，可以应用于多个场景或者变化的场景下对下一步场景及人可能的动作进行预测，有效解决了现有技术中无法对多个场景下或者变化场景下的用户意图进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN118158633A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410150958.2
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供了一种植物地下生物量测量方法、装置、设备，若干无线传感器节点围绕植物周围均匀布置构成无线传感器节点网；基于所述无线传感器节点网发送、接收信号信息和带植物根系像素标注的图像信息训练构建神经网络模型；将待预测的无线传感器节点网发送、接收信号信息输入构建的所述神经网络模型，得到植物地下根系分割预测结果，进而对生物量进行估计。本申请设置的无线传感器获取信息、构建无线传感器收发信息的三维矩阵、利用训练的神经网络模型来传力无线传感器收发信息的三维矩阵进而进行植物地下生物信息的测量，减少了对人工操作的依赖，并且成本低廉可操作性高、准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116149338A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310397866.X
申请日：2023-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶控制方法、系统及喷雾机，涉及自动驾驶技术领域，方法包括：获取视觉装置采集的车辆的环境信息、GNSS装置采集的车辆的第一定位信息和INS装置采集的车辆的第二定位信息；确定第一定位信息和第二定位信息之间的误差，采用信息融合算法对误差进行估计，确定误差的最优估计值；根据最优估计值对第二定位信息进行校正，获得组合导航信息；将环境信息和组合导航信息输入训练好的强化学习网络，输出控制决策，其中，训练好的强化学习网络通过模仿学习和强化学习相结合的方式训练得到；根据控制决策控制车辆行驶。本发明解决了现有技术中的车辆自动驾驶方法在复杂路况中应对能力和车辆安全性较差的问题。
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公开(公告)号：CN116118855A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310397867.4
申请日：2023-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶控制系统、控制方法及喷雾机，涉及自动驾驶技术领域，控制系统包括：支架，用于与车辆固定连接；方向盘夹具，与支架连接，用于夹持车辆的方向盘；第一电机，与方向盘夹具驱动连接，用于驱动方向盘夹具以带动车辆的方向盘转动；第一踏板，用于与车辆的油门踏板抵接；第二踏板，用于与车辆的刹车踏板抵接；第二电机和第二传动机构，第二电机通过第二传动机构分别与第一踏板和第二踏板驱动连接，第二电机按第一方向转动时驱动第一踏板以踩动油门踏板，第二电机按第二方向转动时驱动第二踏板以踩动刹车踏板；控制器，分别与第一电机和第二电机电连接。本发明解决了人工驾驶植保车辆工作时安全性较低，人力成本较高的问题。
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公开(公告)号：CN119169471B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411631891.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于状态空间模型与傅里叶变换的植物病害检测方法，涉及植物病害检测技术领域，包括：采集植物叶片图像，并对植物叶片图像进行预处理，得到病斑区域图像；对病斑区域图像进行特征提取，得到频域特征和时域特征；根据病斑区域图像的特征参数和频域特征构建初始状态空间模型；利用Mamba算法优化初始状态空间模型的模型参数，得到优化状态空间模型；使用已标注的植物病害数据集对优化状态空间模型进行训练，得到训练好的植物病害检测模型；将待测图像输入至植物病害检测模型中，得到检测结果。本发明通过结合快速的傅里叶变换特征提取和Mamba优化算法，旨在为植物病害检测提供一种高效、准确且具有良好泛化能力的解决方案。
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公开(公告)号：CN118093142A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410437012.4
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F9/48 , G06F18/23 , G06F18/2135 , G16Y10/40 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种车联网环境下车载任务调度优化方法、设备、介质及产品，涉及车载任务调度优化技术领域，该方法包括获取目标区域的地理信息、道路信息和车辆网络轨迹信息；根据地理信息构建虚拟城市交通环境；使用遗传算法部署路侧通信单元，得到第一虚拟城市交通环境；采用主成分聚类法对路侧通信单元进行分簇，得到第二虚拟城市交通环境；根据主成分簇，采用车辆和路侧通信单元状态转换算法确定多计算任务卸载过程。本发明将多个路侧通信单元构建成簇，利用道路和车辆网络的轨迹信息提供分簇依据，簇内可以将计算结束的结果共享，提高了车辆任务传递的效率，节省计算资源。
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公开(公告)号：CN117310698A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311307383.2
申请日：2023-10-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G01S13/88 , G06F18/214 , G06F18/2451 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于毫米波雷达的行人辨识及入侵检测方法，所述方法包括：获取训练雷达信号，其中，所述训练雷达信号为毫米波雷达信号；基于所述训练雷达信号构建神经网络训练模型；获取测试雷达信号，将所述测试雷达信号导入所述神经网络训练模型并进行迭代计算；根据计算结果，确认行人类型以及入侵者类型。本发明提出的方法，使用毫米波雷达能够有效对遮挡物后方的行人进行有效识别，同时可以对藏匿于遮挡物后方的入侵者进行检测。本发明还提出了一种基于毫米波雷达的行人辨识及入侵检测系统以及一种电子设备。
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