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公开(公告)号：CN108852765A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810638048.3
申请日：2018-06-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴双目视觉导盲系统，它涉及盲人用具技术领域；壳体的后端安装有佩戴圈体，佩戴圈体的后侧安装有调节器，佩戴时，通过调节器调节佩戴圈体的松紧度，壳体前侧壁的中部及两侧均安装有摄像头，壳体的内部分别安装有处理器、输出器、灰度比较器、蓄电池，壳体内部的左右两端分别安装有左震动提醒器、右震动提醒器，三个摄像头分别通过导线与处理器的输入端连接，将摄像头采集的图像传输给处理器；本发明能实现快速佩戴，且佩戴后能实现快速路况的检测，检测后能实现指引盲人；同时处理速度快；在检测时准确度高，且能实现快速处理信息，节省时间，提高了效率；在使用时能实现集能，能合理的利用能源。
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公开(公告)号：CN108563241A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810276031.8
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/12
CPC classification number: G05D1/12
Abstract: 本发明设计了一种基于嵌入式视觉模块的共享自主跟随载装置。履带式车轮系统11和底座10组成硬件运动平台，在该平台上固定电源模块、电机驱动模块、无线通讯模块、运动控制模块。电源模块与各个模块相连接，运动控制器分别与嵌入式视觉模块串口、通讯模块通讯口、电机驱动模块串口相连接。支撑架9支撑并固定载物舱7，摄像头支架8支撑并固定嵌入式视觉模块6，电源开关12安装在外壳5的侧面。通讯模块接收手机端发出的无线信号，转换成数字信号传送给运动控制模块，通过PID算法转换为PWM输出信号控制电机运动。嵌入式视觉模块通过识别具有唯一ID的AprilTags标靶信息，跟随本次使用的用户。通过装置跟随不同的用户达到共享的目的。
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公开(公告)号：CN107217415A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710562481.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: D06B3/10 , D06B15/005 , D06B15/09 , D06B23/00 , D06B23/20 , D06B23/205
Abstract: 本发明公开了一种自动染色装置，包括支撑板，支撑板的侧面有箱体，箱体的顶端通过螺栓固定有箱盖，箱体的两侧面对称设有进布口、出布口，箱体内壁上固定有滚子B，滚子B的位置在箱体的中下部位，箱体的侧面固定有储水箱，储水箱的顶面设有进水口，储水箱的内部固定有水泵，储水箱的顶面固定有电池A，电池A通过导线与水泵电性连接，水泵上固定有管道，管道的另一端与箱体侧面贯通连接，箱体的两侧均匀设有多个固定在支撑板侧面上的滚子A，滚子A的位置高于箱体。本发明设计了染色用的箱体和吹干装置，设有报警器，不用工人时刻看守，染色和晾晒一体化，能够快速对布匹染色，使用简单、便捷、高效，节省原材料和空间，实用、可靠。
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公开(公告)号：CN119369426A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411059544.5
申请日：2024-08-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及智能机器人领域，具体涉及一种高速稳定，成本低廉的解三阶魔方机器人。该机器人包括由亚克力板拼接而成的机架、舵机、单片机控制板、摄像头和上位机。上位机控制系统为运行在电脑上的上位机软件，上位机软件调用摄像头分6次性采集三阶魔方6个面的颜色信息，保证了六张被采集到的图片的光照强度一致性。本发明大部分材料为透明亚克力板依靠隼牟结构拼接而成，具有重量轻，成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN118940151A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411001575.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于TBE优化的CNN‑BiLSTM‑Attention异常步态检测方法。该方法在CNN中引入Squeeze‑and‑Excitation(SE)注意力机制，并在BiLSTM中应用时间注意力机制，能有效提取和强化关键步态特征。利用足底压力传感器和IMU惯性传感器采集步态数据。采用ReliefF算法选取关键特征，并通过TPE算法优化超参数。模型训练后，用CNN提取空间特征，BiLSTM提取时间序列特征，并通过注意力机制融合特征，最终通过softmax激活函数分类预测。本发明整体模型设计合理，注意力机制增强了对重要信息的捕捉能力，防止过拟合。适用于临床和日常健康监控中的异常步态检测，为疾病诊断和健康评估提供高效、准确的技术手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118887402A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411001577.4
申请日：2024-07-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的番茄分割方法，该方法主要包括寻找类别丰富的番茄分割数据集，对其进行数据增强处理并进行手动标注，扩充数据集数量，对YOLOv8n模型进行改进，主干替换为MobileNetv3使模型轻量化，对YOLOv8n网络头部引入DCNv2可变型卷积能更好的适应目标的形态，并在头部添加通道注意力机制关注特征层的通道信息和空间信息。结果表明，改进后的算法类别平均精度为91.8％，本方法在识别准确率和速度两方面达到了实用化的要求，进一步推动番茄采摘机器人及智慧农业的发展。
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公开(公告)号：CN116884002A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310878479.8
申请日：2023-07-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V20/00 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DeeplabV3+的无人驾驶街景图像分割实现方法，涉及深度学习和图像语义分割领域，该方法在街景图像预处理时充分考虑图像像素分辨率问题，保留了高分辨率像素图像并对其做随机缩放数据增强处理，然后通过DeeplabV3+网络模型中带有不同膨胀率以及融合了混合池化模块MPM的空间金字塔ASPP，并且结合双重注意力网络DANet充分提取特征信息，解决边缘模糊化等问题，从而提高对无人驾驶街景图像的分割效果。
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公开(公告)号：CN114936562A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210444836.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer模型的中文文本情感分析方法，涉及自然语言处理领域，该方法在中文文本数据预处理时考虑到了标点符号和中文文本情感的关联，保留了中文文本中正常的标点符号，然后通过把RNN和Transformer进行结合来实现把强大的全局特征提取能力和序列特征提取能力结合起来，进而实现充分提取特征信息，从而提高对中文文本进行情感分析的效果。
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公开(公告)号：CN114821783A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210448144.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的实时手语手势识别系统，目的是解决现有利用手部骨骼关节点识别手语手势成本昂贵的问题；目前想获取手部骨骼关节点的三维坐标，需要使用可穿戴式的设备或者使用深度摄像头，使得实验成本大大增加，所以本发明利用谷歌MediaPipe框架，只需要使用一个普通摄像头来获得手部的三维坐标点；再通过训练好的深度神经网络GoogLeNet模型，实现实时手语手势识别；同时，本发明相较于传统的图像处理方式，速度更快，准确率更高，大大提高工作效率。
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公开(公告)号：CN110046460B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910347970.1
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/392
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。本发明包括：获取两栖车辆及布列空间尺寸；明确两栖车辆布列约束条件；确定两栖车辆布列目标函数；设定自适应精英遗传算法初始参数；随机产生第一代两栖车辆布列种群编码；解算当代个体适应度，保存最优个体作为精英个体；判断是否达到最大迭代次数或平均适应度达到预期值；所有个体与最差个体适应度的差作为所有个体新适应度；进行遗传选择、交叉和变异，产生新一代种群；精英个体替换新一代种群最差个体；对最后一代种群中的最优个体进行解码，得到车辆布列的最优顺序；利用最低水平线定位算法确定两栖车辆布列位置。
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