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[发明专利]一种基于树莓派与神经计算棒的水果识别系统-CN202310384706.1在审
发明人： 柳长源;郭鹏岗;李婷;高阁君 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于树莓派与神经计算棒的水果识别系统，属于图像识别领域，用于解决当前在水果套袋，采摘以及分拣环节传统方式效率低下的问题，包括视觉获取模块、中央处理模块、算力加持模块以及用户控制应用模块；视觉获取模块用来实现对水果信息的获取以及增大视野范围；中央处理模块用来实现对水果相关信息的检测，同时实现相关信息的远程传输；算力加持模块用来对部署在树莓派上的目标检测算法进行加速，实现实时检测；用户控制应用模块用来实现用不同的方式对系统进行相应的控制；通过各模块之间相互协调配合实现对多种水果的识别与定位以及对水果品质等级的分拣，同时对水果的套袋和采摘进行辅助定位，实现水果种植采摘及分拣的智能化。
一种基于树莓派神经计算水果识别系统

[发明专利]一种基于EEG的脑电信号运动想象分类研究方法-CN202310234617.9在审
发明人： 柳长源;殷运福;李婷 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG的脑电信号运动想象分类研究方法，具体涉及脑机接口运动想象技术领域，包括步骤一、脑电波数据采集，步骤二、测试者问卷调查并截取最优脑电数据，步骤三、脑电波预处理，步骤四、脑电波调配，步骤五、INCEPTION‑TCN模型建立，步骤六、运行INCEPTION‑TCN模型。本发明通过对采集者所处的采集环境进行严格标准，保证采集者采集的脑电波环境不受环境的各种因素干扰，提高脑电波采集的优异性，而且将所截取的脑电波数据进行各种预处理操作，并采用INCEPTION‑TCN模型对脑电波进行特征提取和训练操作，能够更快且精准的对各项脑电波进行分类研究，减少现在采集人员的工作负担。
一种基于 eeg 电信号运动想象分类研究方法

[实用新型]一种插脚可旋转的两脚充电设备-CN202223210224.4有效
发明人：韦孟祥;柳长源 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H01R27/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种插脚可旋转的两脚充电设备，涉及充电设备技术领域，该插脚可旋转的两脚充电设备，包括壳体和固定在壳体内部的电路板，所述壳体的内侧壁连接有封口板，所述封口板的表面固定连接有两个圆管，两个所述圆管的内部均可转动的卡接有转动件。本实用新型通过设置插脚，转动件以及直齿轮，将一只插脚旋转后，插脚旋转联动直齿轮旋转，带动另一只插脚旋转，插脚旋转后转动件固定，具有到固定插脚的作用，旋转后的插脚可插入三脚插孔，具有方便快捷的特点，解决了常见的两插脚充电器插脚固定不能旋转，难以插入到三孔插座的内部，导致了在没有应急储能器的情况下，电子设备会出现电量不足，影响正常使用的问题。
一种插脚旋转两脚充电设备

[发明专利]一种具有防霜冻功能的智慧果园远程监控系统-CN202211443887.2在审
发明人： 柳长源;郭鹏岗;李婷 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04L67/125 文献下载
摘要：本发明设计了一种具有防霜冻功能的智慧果园远程监控系统，属于农业监控技术领域，用于解决处于山区，丘陵等分布比较零散的果园监控问题，包括传感信息采集模块、中央处理模块、终端装置模块、无线通信模块、视频监控模块以及用户控制应用模块；传感器模块用于采集果园里的环境信息；中央处理模块负责处理采集到的传感数据并且控制相应终端装置；终端装置模块用来灌溉，防霜冻和驱鸟；无线通信模块用于上传信息和接收下发指令；视频监控模块用于实现对果树和果实生长状态的监控；用户控制应用模块用于远程显示各种传感数据及视频画面，并下发控制指令；通过各模块间协调配合，实现对果园的智慧监控。
一种具有霜冻功能智慧果园远程监控系统

[发明专利]一种基于深度视觉的扫地机器人障碍物识别和避障方法-CN202111291019.2有效
发明人：王鹏;赖楠旭;柳长源 -专利权人：哈尔滨鹏路智能科技有限公司;哈尔滨理工大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度视觉的扫地机器人障碍物识别和避障方法，用于使扫地机器人提前感知前方工作区域内的障碍物，并根据障碍物类型采取对应的避障方式。一种基于深度视觉的扫地机器人障碍物识别和避障方法主要包括六个步骤：首先利用深度相机对扫地机器人前方区域进行信息采集；然后提取深度图像中各像素点的空间位置信息，标记出地面区域；再在深度图像中标记出路径空间区域，并分割出障碍物的图像；根据障碍物图像利用x轴和y轴像素分布直方图和深度直方图区分出障碍物类别；根据障碍物类别，选择绕行避障方式或折返避障方式，并执行避障操作；最后扫地机器人向前行驶，进行正常清扫工作，并循环执行前五个步骤。
一种基于深度视觉扫地机器人障碍物识别方法

[发明专利]一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法-CN202011206485.1在审
发明人： 柳长源;孙雨涵;赵鑫雨 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法，将注意力模型和Selu激活函数加入到原始Resnet的残差模块中，使其能够强化与睡眠分类关联性更强的脑电睡眠特征。再通过在同一空间位置并联使用不同尺寸的卷积核，得到了多尺度的脑电特征输出，从而对脑电睡眠信号进行了多尺度的睡眠特征提取，并对神经网络通过残差学习来避免网络退化。本发明的脑电睡眠分期方法与以往的脑电睡眠分期方法相比，在分类类型和识别精度上都有显著提高，输出结果也更加稳定。
一种基于尺度注意力网络睡眠分期方法

[发明专利]一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法-CN202110170064.6有效
发明人： 柳长源;刘珈辰;王鹏;薛楠;由茗枫;侯梦辰 -专利权人：哈尔滨理工大学;哈尔滨鹏路智能科技有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。
一种基于神经网络适用于尺度多目标摔倒检测方法

[实用新型]一种基于热封原理的水果套袋设备-CN202122504541.6有效
发明人：殷运福;赖楠旭;柳长源 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： A01G13/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于热封原理的水果套袋设备，包括基座、机械臂、定位台、热封组件以及辅助上料组件，所述机械臂锁合安装在基座上表面，所述定位台对应安装在机械臂顶端，所述热封组件匹配安装在定位台上，所述辅助上料组件通过支架装配在基座一侧。本实用新型利用辅助上料组件可持续性的对袋体进行上料，提供了后续持续套袋的条件，且在热封组件的配合下，夹板取完袋体后复位，在舵机的驱动下，使得两组夹板相互靠近，联动袋体对果实进行包裹，在加热部的配合下，利用高温胶布速的将热量传递至袋体上，使得两组夹板上对折的袋体贴合处进行热封，实现了对果实的快速套袋处理，整体操作便捷。
一种基于原理水果设备

[实用新型]一种苹果自动分级装箱装置-CN202121462338.0有效
发明人： 柳长源;董雨鑫;赖楠旭;虎浩媛;王月 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： B07C5/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种苹果自动分级装箱装置，涉及自动化工业和人机交互领域。苹果自动分级装箱装置包含用于供料的苹果自动供料模块、传输模块、定向模块、CCD摄像头、光照模块、位置传感器模块、PC机、传送带、控制器模块、分级执行模块。本实用新型可以在不损伤苹果的同时不间断的执行苹果分级和装箱操作，解放了剩余劳动力的同时，提高了苹果分装的效率。
一种苹果自动分级装箱装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的细粒度遥感舰船开集识别方法-CN202111475546.9在审
发明人： 柳长源;董雨鑫;贾宗婷 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的细粒度遥感舰船开集识别方法，其方案是：（1）对MMAL‑Net网络的特征提取网络进行改造；（2）对MMAL‑Net网络的分支结构进行改造；（3）将开集分类算法引入到卷积神经网络的细粒度遥感舰船识别中；（4）对改造后的MMAL‑Net网络进行训练和测试。本发明主要解决了现有细粒度遥感舰船识别方法基于闭集的假设下，不能很好应用于现实场景以及目标定位和局部特征提取不准确的问题，本发明提高了细粒度遥感舰船识别的准确率，能更好的适用于现实场景下的细粒度遥感舰船识别。
一种基于卷积神经网络细粒度遥感舰船识别方法

[发明专利]一种基于深度图像的球形果实识别定位方法-CN202111351580.5在审
发明人：赖楠旭;柳长源;王月 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度图像的球形果实识别定位方法，用于解决弱光环境及近色背景果实识别困难的问题，属于图像处理技术领域。一种基于深度图像的球形果实识别定位方法主要包括六个步骤：首先对果树进行深度图像信息采集；利用深度图像计算各个像素点的梯度求出梯度向量场；计算梯度向量场的散度并根据散度最大原则，搜索出辐散中心点；利用等深图像从辐散中心点中筛选出果实中心点；以果实中心点为原点搜索果实边界点得到果实图像区域；最后将果实图像区域内的像素点导入到三维点云中利用RANSAC算法求出果实的拟合球形，得到果实的空间坐标及半径大小。本发明从三维形态角度进行果实识别定位，可以不受果实颜色以及光照等自然环境的影响。
一种基于深度图像球形果实识别定位方法

[发明专利]一种人体姿态估计方法与识别装置-CN202111102492.1在审
发明人： 柳长源;秦川;殷运福 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-09-20 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种人体姿态估计方法与识别装置，其中方法包括：将预处理后的图像传入高分辨率网络，经过下采样、上采样、卷积运算，在网络各个分支生成特征图；在生成的特征图后接入注意力模块捕捉重点特征，对最终阶段的特征图采取与上一层次特征图融合的方式生成新的特征图，新特征图经过反卷积操作恢复到与主干相同的分辨率，得到最终的heatmap，根据heatmap可以预测各个关节点的位置；图像经过高分辨率网络的处理可以避免有效信息丢失，加入注意力模块可以高效利用特征信息，多个分辨率分支交互信息能够解决遮挡图像姿态估计不准确及小目标难预测的问题，输出结果传入装置可实现实时检测可视化。
一种人体姿态估计方法识别装置

[发明专利]一种基于改进DQN的视频游戏模拟方法-CN201811098851.9有效
发明人：康守强;许江涛;王庆岩;谢金宝;梁欣涛;柳长源 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种基于改进DQN的视频游戏模拟方法，为了解决DQN算法在视频游戏模拟中游戏得分低、学习策略速度慢的问题。该算法首先对激活函数进行了改进，结合ReLu和Softplus两种激活函数的优点，设计并构造一种分段激活函数。其次设计改进的Gabor滤波器，用其代替卷积神经网络中原有的可训练的滤波器。算法中将视频游戏的一帧帧图像和改进后的Gabor滤波器卷积得到多个不同方向的特征，然后将这些特征进行特征融合，用融合后的特征取代原始视频游戏图像作为卷积神经网络的输入，利用强化学习的Q‑Learning算法训练更新网络权重，得到训练模型，实现视频游戏的模拟。实验研究表明，改进的DQN算法在视频游戏模拟中游戏得分更高，且能更快地学习到策略。
一种基于改进 dqn 视频游戏模拟方法

[发明专利]一种基于改进高效率网络的车型识别方法-CN202011202614.X在审
发明人： 柳长源;何先平;张林林;李道璐 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进高效率网络的车型识别方法，所述方法包括：采用EfficientNets作为车型识别的基础网络，根据数据集选择与其最适配的网络，通过复合缩放的方法来平衡网络的深度、宽度、分辨率，实现三个维度之间的平衡，在利用深度可分离卷积代替普通卷积的基础上在网络最后添加softmax分类器进行分类，用标签平滑正则化对损失函数进行处理来代替原始模型中的交叉熵损失函数，从而减小模型过拟合问题本，发明将深度学习EfficientNets用于车型识别，利用其复合缩放的优势，增加softmax分类器进行分类，用标签平滑正则化对损失函数进处理，提高网络的容错性与车型识别的准确率。
一种基于改进高效率网络车型识别方法

[发明专利]一种基于YOLOv4的多目标车辆检测跟踪方法-CN202011206816.1在审
发明人： 柳长源;张林林;何先平;张荟 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv4的多目标车辆检测跟踪方法，首先，通过k‑means聚类算法优化anchor box的预测，以便YOLOv4更加适应车辆数据集的要求；其次，改进了YOLOv4的目标检测网络，有效提高了检测精度；最后，采用卡尔曼滤波和匈牙利算法解决预测结果和跟踪结果之间的数据关联问题，将目标运动信息和表观信息结合作为总的关联代价，有效减少了ID Switch现象。本发明不仅提高了复杂场景中对多目标和弱小目标检测的准确率，还提高了目标跟踪算法的鲁棒性以及适应性。
一种基于 yolov4 多目标车辆检测跟踪方法

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