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公开(公告)号：CN114758329A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210394614.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习预测热成像图中目标区域温度的系统及方法，属于图像识别技术领域。系统包括用于提取热成像图上显示的表达最高最低温度的数字字符的温度数字字符提取模块、用于从热成像图上提取目标区域的目标区域提取模块和用于根据温度数字字符提取模块和目标区域提取模块的输出计算出目标区域温度信息的目标区域温度预测模块。方法包括将待检测红外热成像图同时输入CRNN网络和改进的Unet分割网络；由CRNN网络提取热成像图上表示最高最低温度的数字字符；由改进的Unet分割网络提取热成像图上的目标区域；构建热成像图上像素灰度值与温度值的对应关系及统计目标区域的像素值，进而计算目标区域的温度信息。该系统及方法通用性更强，准确度更高。
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公开(公告)号：CN114419568A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210052371.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征融合的多视角行人检测方法，涉及图像处理技术领域，在轻量级网络Resnet18的基础上引入了双分支特征融合结构，进一步细化特征的提取，融合采用直接相加的方式，融合过程中通道数不变，同时引入关键点的思想，用中心点代替正采样点，无需生成大量的候选框，因此也不会有后续的非极大值抑制操作，使模型更加灵活，减少了参数量，加快了模型的运行速度，并且避免了锚框机制给模型带来的负面影响，最后用特征投影的多视图聚合方法，将得到的特征图聚合在一起，使最后生成的鸟瞰图能够聚合多相机行人信息。
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公开(公告)号：CN109165577B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810889753.0
申请日：2018-08-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于视频图像的早期森林火灾检测方法，涉及视频远程监测火灾技术领域。该方法包括火焰检测和烟雾检测；火焰检测首先获得森林视频图像的疑似火焰区域；对疑似火焰区域提取火焰的有效静态特征和有效动态特征，并进行特征融合，然后用支持向量机进行分类，判断所采集到的森林图像是否有火焰存在；烟雾检测首先获得森林视频图像的疑似烟雾区域；对疑似烟雾区域提取烟雾的有效静态特征，并进行特征融合，然后用支持向量机进行分类，判断所采集到的森林图像是否有烟雾存在。本发明提供的基于视频图像的早期森林火灾检测方法，同时兼顾了烟雾和火焰的识别，并能实时检测视频中的火灾，排除森林环境中的干扰物影响，准确的发现早期火情。
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公开(公告)号：CN110532251B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910800615.5
申请日：2019-08-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种基于布隆过滤器算法的地震台网大数据去重的方法。其特征是：步骤1通过TCP/IP协议接收多路数据流数据，并按字节进行拆包操作，并对拆包后的每个包进行解析；步骤2将经过拆包处理后的所有数据包进行一次去重过滤判断，并存储到布隆过滤器中；步骤3对解析出的包含特定含义字段的数据包进行判断是否需要二次去重过滤，并存储到HBase数据库中；步骤4将存储到HBase数据库中的数据包解析为地震数据MSEED格式，并存储到磁盘中永久保存，需要输出时以台网名、台站名、通道、采样率和时间组合的方式进行自动命名；步骤5利用obspy.merge方法对存储到HBase数据库中的数据包进行三次去重判断；步骤6通过TCP/IP协议建立连接，实现服务器端，将处理后的数据包以数据流的方式转发出去，并持续监听发送端口是否有请求。本发明从功能上将多路数据流汇总成单路数据流，通过布隆过滤器的一次去重、HBase数据库的二次去重以及obspy.merge方法的三次去重实现实时大数据的去重。
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公开(公告)号：CN107491863B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201710628317.3
申请日：2017-07-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明属于生产调度技术领域，提出了一种基于直线编码方式采用初始下界剪枝的分支定界方法，考虑了带释放时间的情况，更符合生产实际，更有工业价值。采用直线编码和一种新的用初始下界剪支的分支定界方法有效解决了分支定界过程中需遍历节点过多的问题，最优解一定在初始上界和初始下界之间，使用初始下界剪枝比只使用初始上界剪枝的分支计算量大大减小，大大提高了搜索速度。对于维护检查、医疗检索等场合，具有相当的适用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112837743A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110169907.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的药物重定位方法，涉及机器学习技术领域。该方法选取多种药物作为样本，并获取每种药物的适应症；再选取多种靶点蛋白数据作为药物样本特征，并利用基于机器学习的数据降维算法将药物—靶点蛋白向量进行数据降维；利用相关性分析算法，选取每种药物的多种理化特征；然后将经过降维后的药物—靶点蛋白向量特征和药物理化特征一并作为药物分子的特征，以药物的适应症作为标签，构建药物疗效数据集，建立三种梯度提升树，并使用药物疗效数据集中的数据对三种梯度提升树进行训练；融合三种提升树建立药物疗效的预测模型，并利用Kflod算法，对N药物的疗效进行多轮预测，最终预测出m种对某疾病治疗有效的药物。
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公开(公告)号：CN108199888B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810017020.8
申请日：2018-01-09
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/721 , H04L12/803 , H04L12/863 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于历史信息预测和缓解公共交通网络拥塞的方法，构建公交‑地铁双层换乘网络，计算最短路径，计算乘客在公交网络中从站点i到站点j需要的等待时间，衡量从节点i投递包到其邻居节点j需要的代价；计算每个节点的介数，作为上述网络中所有边的权值；定义节点i投递包到目标节点k在最短路径上需要的代价以及路由策略，预测当前时刻从节点i到其各个邻居节点j的包的数量定义基于公交‑地铁双层换乘网络中的历史信息来为当前时刻站点i选择下一站点时的代价函数。本发明方法考虑了时间延迟对获取拥塞信息的影响，使用公交‑地铁双层网络模型比普通的单层网络更能反映公共交通的真实信息，根据历史信息预测使网络拥塞明显得到缓解，降低了平均传输时间。
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公开(公告)号：CN108229743B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810010364.6
申请日：2018-01-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于最大震级比的构建加权网络的方法，具体步骤如下：步骤一：构建网络分析拓扑特性；步骤二：根据地震震级，影响直径和影响时间关系进行网络建模；步骤三：生成无向和有向地震网络；步骤四：定义基于最大震级比的连边权值；步骤五：绘制出网络中边权值的分布概率表；步骤六：绘制网络中边权值的概率分布图；步骤七：绘制网络中边权值的概率双对数分布图。本发明的有益效果为：可以有效预测如果一个区域发生地震，其他区域受其影响发生地震的震级与它相近的可能性大小。
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公开(公告)号：CN108229028B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810010153.2
申请日：2018-01-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于复杂网络技术领域，具体涉及一种基于最大能量比生成加权地震网络的方法。技术方案如下：一种基于最大能量比生成加权地震网络的方法，包括如下步骤：步骤一：构建网络分析拓扑特性；步骤二：根据地震震级，影响直径和影响时间关系进行网络建模；步骤三：通过模拟生成无向地震网络和有向地震网络；步骤四：定义基于最大能量比的连边权值的方法；步骤五：绘制出网络中边权值的分布概率表；步骤六：绘制网络中边权值的概率分布图；步骤七：绘制网络中边权值的概率双对数分布图。本发明提供的基于最大能量比生成加权地震网络的方法，用于研究地震传播路径。
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