-
公开(公告)号：CN117975000A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410073013.5
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码互补跨层融合的水下多模态目标分割方法，包括：获取原始水下多模态图像对；基于掩码互补匹配策略对所述原始水下多模态图像对进行处理得到重塑图像对；构建跨层局部语义修正融合的水下多模态目标分割模型，将所述重塑图像对输入所述水下多模态目标分割模型进行特征提取和特征多级融合生成水下多模态目标分割结果。本发明提出的一种基于掩码互补跨层融合的水下多模态目标分割方法，能够有效地完成水下多模态目标分割任务，并提升分割精度及鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN116595303A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310576069.8
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶海上航行模拟领域，具体涉及一种对角矩阵SPMV在GPU上的实现方法、电子设备及介质。输入船舶海上航行模拟矩阵的数据文件，读取其数据并转化为COO存储方法；基于固定阈值的矩阵划分策略，将矩阵划分为若干不相交的行段，对行段信息进行有效存储；利用矩阵重构策略，对划分的行段进行重新排序归并，将归并结果进行压缩存储；将压缩存储的相关数据数组从主机端传递到设备端，按照一个线程块处理一个子块，一个线程处理一行的方式进行GPU并行SPMV运算；最后将线程运算结果从设备端传输到主机端，在主机端创建结果数组对运算结果进行整合存储。本发明用以缩短船舶海上航行模拟中GPU并行SPMV运算的时间，提高运算的效率和性能。
-
公开(公告)号：CN104168325B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201410424419.X
申请日：2014-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于计算机应用领域，具体涉及一种具备自维护功能的分布式Web服务选择方法。本发明包括：用户向代理服务器broker发送服务请求，broker根据用户定义的各QoS属性权重W，按照QoSi*Wi计算出用户请求的总体属性值UEQ；将队列Qi中的服务分批次上传至broker，每次传送k个服务；broker将从各节点接收到的服务进行合并，并将每个服务与用户请求进行语义匹配，并将满足用户要求的相似度的服务进行反馈；分布式服务选择过程结束。本发明保证用户率先得到那些最满足用户要求，且符合相似度标准的服务。提高了服务选择的整体效率与实时性；健壮性和灵活自适应性。
-
公开(公告)号：CN104168330A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410431728.X
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于分布式的Web服务组合领域，具体涉及一种基于关系图的解决Web服务组合异常问题的最优补偿方法。本发明包括：选取QoS指标作为衡量Web服务消耗代价大小的标准；使用遗传算法搜索具有相反功能的Web服务或组合；选取遗传算法的初始集群，使用选择、交叉、变异操作，最终获得代价最小的Web服务或者组合；将使用遗传算法获取的最优的Web服务或组合；分析业务流程中各个Web服务之间的逻辑控制关系用关系图表述出来；根据关系图；对于需要补偿的Web服务，直接调用与其绑定的补偿服务。本发明可以在消耗代价最小的情况下，处理异常，使业务流程恢复到一致状态，保证其一致性。
-
公开(公告)号：CN118395182A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410502843.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于异质特征跨域关联的多模态识别方法及系统，方法包括以下步骤：获取原始数据，构建多模态数据集，并进行预处理；基于预处理后的多模态数据集，构建异质特征跨域关联模型，并基于异质特征跨域关联模型对预处理后的多模态数据集进行多模态情感识别，获得跨模态特征；基于三层堆叠的注意力机制、全连接层以及归一化指数函数，构建标签模态解码模块，并基于交叉熵损失、最终跨模态特征以及模态标签，训练标签模态解码模块；基于训练好的标签模态解码模块，对跨模态特征进行分类，获得多标签情感预测标签，完成基于异质特征跨域关联的多模态识别。本发明在识别精度、任务适应性和抗噪鲁棒性上有较好的表现，具有一定的有效性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116595302A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310576060.7
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶海上航行模拟领域，具体涉及一种不规则矩阵v在GPU上的实现方法、电子设备及介质。输入的船舶海上航行模拟矩阵数据集为COO压缩格式的文件，将其转化为CSR压缩格式；了解当前非零元分布结构，计算当前块数和临界块数下非零元平均数量，结合阈值选择决策树选择适合当前矩阵的阈值；利用行归并策略来对稀疏矩阵进行最优划分；划分后的数据采用TEB压缩格式进行存储；将相关数组从主机端传递到设备端，按照每个线程块处理一个子块，每个线程处理一行的方式在GPU上进行并行SPMV操作；并行阶段完成后将最终的计算结果从设备端传递到主机端，之后应用于船舶海上航行模拟过程中的迭代求解操作。本发明用以提高船舶海上航行模拟的SPMV算法的计算效率。
-
公开(公告)号：CN116580453A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310463831.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于空间和时序双通道融合模型的人体行为识别方法，构建融合ER3D模型和Space‑TimeTransformer模型的深度学习网络架构，并通过对公开人体行为识别数据集进行端到端的预训练，得到初始化网络，接着读取人体行为训练视频，对训练视频做固定间隔采样和数据增强，将数据增强后的视频帧送入经过预训练的网络架构进行训练，生成人体行为识别模型。在测试阶段，读取测试集中的人体行为视频，对其进行采样和裁剪后送入训练好的识别模型进行识别，整个过程实现端到端的检测视频中的人体行为。本发明根据ER3D模型和Space‑TimeTransformer模型可以分别对视频帧中包含的空间信息和时序信息有效建模的特点，从而构建并训练出一种可以准确识别人体行为的深度学习网络架构。
-
公开(公告)号：CN116430869A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310467508.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于机器人控制领域，通过采用基于Restnet101网络的Mask RCNN模型来对地图环境进行预处理，把地图中凹形区域识别出来并填充来避免路径规划时算法大量搜索凹形区域浪费时间。同时在A‑Star算法的起始点和目标点之间加入两个中间点来进行六个方向的扩展，提高路径规划的效率。其次，结合移动机器人运动时的真实场景，在A‑Star算法的启发函数中加入安全策略让规划出的路线与障碍物保持一定距离。最终构建出了应用于移动机器人路径规划的基于地图预处理和改进A‑Star算的路径规划方法。本发明用以提高移动机器人的路径规划效率。
-
公开(公告)号：CN110659513B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910933708.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种面向多敏感属性数据发布的匿名隐私保护方法。步骤1：计算原始数据表中各属性间的相关性，定义属性类别；步骤2：根据属性间的相关性，将所有属性进行分组；步骤3：将每个分组按照属性间相关性大小，由高到低排序；步骤4：计算每组内，敏感属性值出现频率，判断属性值是否需要保护；步骤5：将需要保护的敏感属性值及其关联属性与无需保护的敏感属性值进行交换；步骤6：对相关属性进行频繁项集挖掘；步骤7：使用聚类技术生成匿名等价组，匿名等价组内每个敏感属性满足L多样性。本发明通过降低匿名率，关联属性共同置换，在保证隐私保护强度的同时，提高数据的可用性。
-
公开(公告)号：CN114491248A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210067403.2
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于用户多意图演进的序列推荐方法，所述方法具体包括：采集用户的历史交互数据，并对数据进行预处理；设计多意图提取模块，捕获用户的多个意图；设计意图感知重映射层，将序列的顺序信息和时间信息显示地注入到用户项目的交互序列中；设计意图感知演进层，捕捉用户每个兴趣意图的动态偏移；设计多意图聚合模块，在更精细的意图粒度上捕获具有更多信息的用户表示。本发明可以同时考虑用户历史交互序列中的潜在多意图、不同意图的动态演变以及丰富候选物品的特征表示最大化的利用多意图嵌入的好处，从而达到提升推荐性能的目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.017 seconds)
