公开(公告)号：CN115861765A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211439778.3

申请日：2022-11-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  吴然 ,  李君宝 ,  杨忠琳

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/088 ,  G06N3/096

Abstract: 基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类方法，涉及神经网络加速领域。针对现有技术中无监督训练方法面对大网络性能较好，在小网络上则不能保证训练的精度，除了预训练教师网络外，还会构造一个样本库来实现损失函数，限制了网络在边缘端的更新的问题，本发明提供了：基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法，包括：采集图像作为数据集；根据数据集，得到两个增广；两个增广分别通过教师网络和学生网络，得到教师网络的投影值和预测值和学生网络的投影值和预测值；根据教师网络的投影值和预测值和学生网络的投影值和预测值，更新教师网络和学生网络；输出当前学生网络，作为结果。适合应用于边缘计算场景。

公开(公告)号：CN116311353A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310087699.9

申请日：2023-02-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  温佳铮 ,  李君宝 ,  杨忠琳

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 基于特征融合的密集行人多目标跟踪方法、计算机设备和存储介质，属于计算机视觉跟踪技术领域，解决现有未有针对密集场景下的行人进行跟踪方法问题。本发明的方法包括：首先，设计了一种新的目标中心点建模方法，利于将目标中心点位置定位更准确；其次，提出了一种轻量化的重识别特征提取网络，并利用基于本量矩阵的相似度比较方法获取目标帧间位移预测；然后，设计了一种基于混合注意力机制的特征增强网络，将时间维度的帧间信息和空间维度的静态信息进行融合，增强了检测任务与跟踪任务之间的联系；最后，通过二次数据关联的方法将检测结果与目标位移进行整合，获得最终轨迹。本发明适用于密集目标场景下的多行人跟踪。

公开(公告)号：CN115993582A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211695720.5

申请日：2022-12-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  解烽 ,  李君宝 ,  杨忠琳 ,  王晓航

IPC: G01S7/41 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 一种基于深度强化学习的雷达波形博弈系统构建方法、装置、计算机及储存介质，涉及雷达信号处理与智能博弈领域。本发明解决了智能认知雷达在干扰场景与样式复杂多变的情况下，抗干扰波形无法快速有效的判断决策的问题。方法包括：雷达与干扰环境进行数据交互，获取仿真干扰波形；根据当前时刻回波波形与前一时刻的回波波形，计算获得抗干扰行为的奖励值，并存入记忆库；离线训练模块采用记忆库储存的数据进行神经网络的训练与更新，获得预训练模型；在线学习模块加载离线训练模块的预训练模型，进行雷达的在线学习，获得深度强化学习的雷达波形博弈系统。本发明应用于认知雷达波形对抗博弈智能决策领域。

公开(公告)号：CN117974977A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410091551.7

申请日：2024-01-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  方浩 ,  杨忠琳 ,  李君宝

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/092 ,  G06V10/74 ,  G06V20/52 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于混合动作空间强化学习的主动视觉增强方法及系统，属于计算机视觉和强化学习技术领域，首先构建了一种剪切特征融合目标过滤器，基于目标表观特征和余弦相似度进行多目标的识别和筛选，基于剪切特征融合目标过滤器，提出了一种基于混合动作空间的用于控制PTZ摄像头增强其上搭载的目标检测算法置信度效果的强化学习算法，能够根据当前场景和目标检测结果自主地决策行动，以优化目标检测和信息获取过程；本发明有效提升了多种目标检测算法的置信度水平，对不同的应用场景具有高度泛化性，能够高效地进行多目标监控。

公开(公告)号：CN116309038A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211421988.X

申请日：2022-11-14

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  郭海鹏 ,  刘晓东 ,  李君宝 ,  杨忠琳

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨方法及装置，涉及核磁共振成像领域中采集的低分辨核磁共振图像的超分辨领域。针对现有技术中存在的，真实MR图像的退化过程和双三次降采样过程相差甚远，往往存在畸变、模糊、放大未知噪声等缺点、传统的基于单图超分辨方法的MR图像超分辨技术不能满足实际需求的问题，本发明提供的技术方案包括：采集低分辨MR图像集和图像集的降采样高分辨MR图像集；对低分辨MR图像集和降采样高分辨MR图像集进行初步特征提取；将提取到的低分辨MR图像集的低分辨特征和提取到的降采样高分辨MR图像集的高分辨特征作为输入，构建网络。适合应用于提升低分辨核磁共振图像的分辨率的工作中。