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[发明专利]基于颜色变化数值计算碱激发矿渣材料水化动力学的方法-CN201911135546.7有效
发明人：温全;丁兆洋;周静海;郎玥;张逸超;康天蓓;吴晓鑫 -专利权人：沈阳建筑大学
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于颜色变化数值计算碱激发矿渣材料水化动力学的方法，涉及建筑材料技术领域。本发明采用具有连续拍照功能的光学成像系统拍摄碱激发矿渣材料水化过程的照片，然后采用Matlab相关程序将拍摄的照片数据化，以平均像素值代表每一张照片，经过平滑化处理后得到平均像素值与时间的方程，经过计算得到基于颜色变化的碱激发矿渣材料水化过程的相关反应参数，并将其带入到Krustulovic‑Dabic反应动力学模型中，可以得到基于颜色变化的碱激发矿渣材料水化动力学模型。采用本方法可以计算包括诱导期在内的碱激发矿渣材料水化动力学模型，其推导出的反应动力学模型比传统的微量热法更加准确。
基于颜色变化数值计算激发矿渣材料水化动力学方法

[发明专利]一种基于深度学习和距离-多普勒序列的人体行为识别方法-CN201910442701.3有效
发明人：侯春萍;黄丹阳;杨阳;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-05-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习和距离‑多普勒序列的人体行为识别方法，包括下列步骤：雷达数据集的构建；卷积神经网络模型对距离‑多普勒谱图进行建模；循环神经网络的构建；端到端人体行为识别网络的训练。
一种基于深度学习距离多普勒序列人体行为识别方法

[发明专利]语音唤醒的方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202111005443.6在审
发明人：李晓建;盛晋珲;郎玥;江巍 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种语音唤醒的方法、装置、设备、存储介质及程序产品，属于语音识别技术领域。在本申请实施例中，通过骨导麦克采集骨导信号进行语音检测，能够保证低功耗。另外，考虑到由于语音检测的延迟可能会导致采集的气导信号丢头，从而未包含声源输入的命令词的完整信息，而骨导麦克采集的骨导信号包含声源输入的命令词信息，即骨导信号未丢头，因此本方案基于骨导信号进行唤醒词的检测。这样，唤醒词的识别准确率较高，语音唤醒的准确度较高。
语音唤醒方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]一种升级方法、装置及电子设备-CN202110493970.X在审
发明人：徐嘉明;郎玥;杜云凡 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种升级方法、装置及电子设备，方法包括：电子设备采集用户录入的第一验证语音；使用电子设备中保存的第一模型对第一验证语音进行处理，获得第一声纹特征；基于第一声纹特征、以及电子设备中保存的第一用户特征模板验证用户的身份；在验证用户的身份通过之后，若电子设备已接收到第二模型，则使用第二模型对第一验证语音进行处理，以获得第二声纹特征；使用第二声纹特征更新第一用户特征模板，使用第二模型更新第一模型。本申请实施例将验证过程中获取的验证语音作为新的注册语音完成声纹识别系统的升级注册，可以在用户无感知的情况下实现对声纹识别系统的升级，能够兼顾声纹识别性能和用户体验。
一种升级方法装置电子设备

[发明专利]一种语音控制方法和装置-CN202110313304.3在审
发明人：徐嘉明;郎玥;萨出荣贵 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G10L17/22 文献下载
摘要：本申请提供了一种语音控制方法、装置、可穿戴设备及终端，能够在用户使用语音控制装置时提升声纹采集的效果和声纹识别的准确度。该方法包括：获取用户的语音信息；根据语音信息中第一语音分量的第一声纹识别结果、语音信息中第二语音分量的第二声纹识别结果和语音信息中第三语音分量的第三声纹识别结果，得到用户的身份信息，其中，第一语音分量是由可穿戴设备的耳内语音传感器采集到的，第二语音分量是由可穿戴设备的耳外语音传感器采集到的，第三语音分量是由可穿戴设备的骨振动传感器采集到的；当用户的身份信息与预设的信息匹配时，执行操作指令。
一种语音控制方法装置

[发明专利]一种利用上下文感知的目标检测方法-CN202210766141.9在审
发明人：杨阳;臧冰洁;侯明浩;阎迪;邢磊;李北辰;李锐海;郎玥;李南;张贵峰;刘旭 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种利用上下文感知的目标检测方法，包括获取待检测的图像数据，并设置训练集和测试集；构造基于上下文感知的卷积神经网络；训练卷积神经网络，得到训练模型；将测试集图像输入训练模型中，得出图像中目标的位置和类别信息。本发明基于深度学习的方法对图像中的目标进行位置定位和类别检测，为目标检测应用到农业、军事、安防等领域提供物体信息，推动信息监测等诸多应用的发展和进一步研究。
一种利用上下文感知目标检测方法

[发明专利]一种语音控制方法、装置及系统-CN202011634181.5在审
发明人：郎玥;李怡;江巍 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本申请提供一种语音控制方法、装置及系统，电子设备在进行唤醒决策时，同一唤醒词或者不同唤醒词在不同的使用场景下使用不同的唤醒阈值，从而唤醒阈值跟随使用场景的变化，能够满足用户在不同的使用场景下的唤醒需求，提升用户体验。用户可以通过管理设备为不同的电子设备配置相同或者不同的唤醒词，也可以通过管理设备进行自定义唤醒词，为自定义唤醒词配置不同的使用场景(比如使用模式或者设备模式等)，进一步满足用户在不同的使用场景下的唤醒需求。
一种语音控制方法装置系统

[发明专利]基于雷达图像与生成对抗模型的人体动作开集识别方法-CN201810177104.8有效
发明人：汪清;郎玥;侯春萍;杨阳;管岱;黄丹阳 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-04 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及雷达技术领域和人体动作识别领域，为提出基于雷达图像与生成对抗模型的人体动作开集识别方法，直接区分输入图像的为已知或未知动作类别并输出其类别信息，以实现对人体动作的端到端开集识别。为此，本发明采用的技术方案是，基于雷达图像与生成对抗模型的人体动作开集识别方法，利用雷达的微多普勒图像能够反映人体微动的特性，同时采用生成对抗模型中的判别器作为开集识别器，直接区分输入图像的为已知或未知动作类别并输出其类别信息，以实现对人体动作的端到端开集识别。本发明主要应用于雷达技术领域和人体动作识别场合。
基于雷达图像生成对抗模型人体动作识别方法

[发明专利]基于深度恢复信息的物体分类方法-CN201810253677.4有效
发明人：侯春萍;管岱;杨阳;郎玥;章衡光 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉领域中的物体分类及单目图像深度估计技术领域，为提出一种模型使之能够引入深度信息来提升分类性能，并且在测试时仅仅需要RGB图像而不需要传感器采集的真实深度图像作为输入，本发明，基于深度恢复信息的物体分类方法，步骤如下：(1)对数据集进行预处理；(2)构建模型中的深度恢复模型；(3)训练分别接收RGB和深度图像作为输入的两个图像分类模型；(4)构建最终的融合模型并进行训练和测试；(5)将步骤四训练好的融合网络迁移到自然图像的分类数据集；(6)对比模型在两个公开数据集上图像分类的效果以及可视化。本发明主要应用于计算机视觉领域中的物体分类及单目图像深度估计场合。
基于深度恢复信息物体分类方法

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的人体运动检测方法-CN201810573716.9有效
发明人：汪清;郎玥;侯春萍;杨阳;管岱;黄丹阳 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-06-06 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成式对抗网络与微多普勒时频图像的人体运动检测方法，包括以下步骤：采集人体运动数据信号。构建微多普勒时频图像数据集。构建生成式对抗网络：采用的生成式对抗网络结构是基于现有的深度卷积生成式对抗网络DCGAN，将DCGAN中的卷积部分换为稠密连接块结构dense block，并改进DCGAN中判别器的输出部分使之能直接输出二分类结果。训练生成式对抗网络：通过适应性矩估计Adam一阶优化算法来进行网络参数的优化，采用梯度惩罚的法防止训练过程中判别器与生成器收敛速度差距过大的问题。
一种基于生成对抗网络人体运动检测方法

[发明专利]一种基于统计特征与机器学习的输电线路鸟巢识别方法-CN201810079831.0有效
发明人：侯春萍;章衡光;杨阳;管岱;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-27 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于统计特征与机器学习的输电线路鸟巢识别方法，包括：依据图像中的输电线路中是否有鸟巢存在进行分类，规定不含鸟巢的图像为正样本，含鸟巢的图像为负样本；将训练集的图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；在HSV颜色空间进行分解，得到输电线图像的H、S、V三个通道颜色分量，在H、S、V三个通道上分别提取其统计特征，统计一阶矩到六阶矩，将这些特征组成一个n×18维的数据集，其中n表示样本个数；训练分类器；利用训练好的分类器对待识别输电线图像进行识别，判断是否存在鸟巢。
一种基于统计特征机器学习输电线路鸟巢识别方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的雷达图像去噪方法-CN201810043282.1有效
发明人：侯春萍;黄丹阳;杨阳;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的雷达图像去噪方法，包括：雷达仿真数据集的构建；雷达时频图像中噪声的加入；生成对抗网络模型的构建：生成对抗网络由生成网络和判别网络两个网络构成，两个网络均采用卷积神经网络的结构，构建以残差网络为基础的卷积神经网络作为生成网络，将网络中的前两层卷积层设成以2为步长的卷积核从而实现下采样，减少运算量并提取抽象特征；后接保持特征图尺度不变的残差网络中的单元，并且将网络中的池化层用特征图尺度不变的卷积层代替；删除卷积层之后用于图像分类的全连接层，用两层反卷积层实现图像的上采样，并且将浅层卷积层输出的特征与深层卷积层输出的特征进行相加然后进一步处理，实现特征的重复利用。生成对抗网络的训练。
一种基于生成对抗网络雷达图像方法

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的图像单分类方法-CN201810225111.0有效
发明人：汪清;郎玥;侯春萍;杨阳;管岱;黄丹阳 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成式对抗网络的图像单分类方法，包括：采用密集连接块结构构建生成式对抗网络中的生成器；构建生成式对抗网络中的判别器；输入正样本训练数据，并采用梯度惩罚算法对生成式对抗网络进行训练；根据训练过程中模型在验证集上的分类效果，调整网络参数，使用早停策略Early Stopping找到模型的分类最优迭代次数；模型训练完成后，利用生成式对抗网络中的判别器，对测试集数据进行测试，并通过分类召回率CRI判断模型的分类效果。本发明能够自动生成负样本集，解决现有单分类方法中人工构建负样本数据集容易造成分类器过拟合的问题。
一种基于生成对抗网络图像分类方法

[发明专利]基于HOG特征和机器学习的输电线路鸟巢识别方法-CN201810267140.3有效
发明人：侯春萍;章衡光;杨阳;管岱;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于电力技术和计算机视觉领域，为将正常的图片和有鸟巢的图片分开，更快的定位和发现问题，满足智能电网建设的需要，本发明，基于HOG特征和机器学习的输电线路鸟巢识别方法，步骤如下：一、方向梯度直方图HOG特征提取；二、主成分分析三、训练支持向量机SVM分类器1)归一化；2)提取上一步中所得的训练集的特征向量组成分类器的训练集，并制作符合SVM格式的标签文件；3)通过测试找到最佳参数；四、输入测试集图像，利用训练好的分类器进行分类，输出最终的分类结果。本发明主要应用于利用图像自动识别电力设备鸟巢故障的场合。
基于 hog 特征机器学习输电线路鸟巢识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的复杂噪声环境下的雷达信号恢复方法-CN201810259647.4有效
发明人：侯春萍;黄丹阳;杨阳;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的复杂噪声环境下的雷达信号恢复方法，包括：雷达仿真数据集的构建；网络模型的构建：利用深度学习中的生成对抗网络实现噪声环境下的自适应雷达信号恢复，生成对抗网络由两个部分构成，分别是判别器和生成器，利用稠密连接卷积神经网络来构成判别器和生成器；生成对抗网络的训练：将五种信噪比环境下的五组仿真雷达时频图像进行混合，生成训练数据，对生成对抗网络进行训练；利用生成对抗网络对实测雷达图像进行信号恢复。
一种基于深度学习复杂噪声环境雷达信号恢复方法

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