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公开(公告)号：CN113887588A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111094013.6
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和特征加权融合的车辆检测方法及装置，该方法包括：对待检测图像进行预处理；将预处理后的待检测图像输入预先训练好的车辆检测模型中；利用车辆检测模型，基于预处理后的待检测图像，采用通道和空间双维度注意力机制，生成通道注意力特征图和空间注意力特征图；通过加权双向特征融合网络，基于通道注意力特征图和空间注意力特征图，进行有区分地特征融合，得到融合特征；基于融合特征，得到包含车辆位置和大小信息的检测结果。本发明相较于现有的车辆检测技术，在保持较快检测速度的同时，减少了参数量并提高了检测精度，尤其对小尺度车辆的检测效果显著。
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公开(公告)号：CN119131808A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411185032.3
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及船舶水尺读数技术领域，特别是指一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统，包括：获取现场拍摄的高光谱水尺图像；将所述高光谱水尺图像输入训练完成的高光谱图像特征提取网络，输出三种尺度的特征图；将所述三种尺度的特征图输入多尺度特征融合模块，进行特征融合，输出融合特征；将所述融合特征分别输入训练完成的字符识别网络和水线定位网络，分别输出字符识别结果和水线定位结果；将字符识别结果和水线定位结果输入水尺读数单元，输出所述高光谱水尺图像的水尺读数。本发明可以得到水尺图像的精准读数。
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公开(公告)号：CN113449671B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110776004.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及行人识别技术领域，特别是指一种多尺度多特征融合的行人重识别方法及装置，所述方法包括：将待识别图像输入预先训练好的行人重识别模型中，行人重识别模型包括特征提取层、嵌入层；其中，特征提取层设置三个分支；通过特征提取层的三个分支，得到三个不同尺度的特征图；根据嵌入层预先设置的分割数目，分别对三个特征图进行分割，得到三组分割后的局部特征图，对每组局部特征图分别进行拼接，得到多个特征张量；通过GMP、GAP、卷积层、批处理归一化层及ReLU激活函数，将多个特征张量转化为一维向量；通过一维向量分别与多个待检测图像的一维向量的相似度，确定待识别图像对应的识别结果。采用本发明，可以提高行人重识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111624992B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010350095.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的搬运机器人的路径跟踪控制方法，能够提高非线性模型预测控制的实时性。所述方法包括：利用非线性模型预测控制产生训练样本集，其中，训练样本包括：搬运机器人的状态变量和控制变量；构建神经网络模型；利用获取的训练样本集对构建的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；其中，在路径跟踪控制过程中，训练好的神经网络模型输出控制变量，以便所述搬运机器人根据神经网络模型输出的控制变量进行路径跟踪。本发明涉及移动机器人自主行驶控制领域。
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公开(公告)号：CN119380033B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411979530.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开一种遥感图像指代分割方法和系统，包括：将图像和指代文本输入第一阶段的指代检测模型，文本编码模块将指代文本映射为文本序列，语义词性特征提取模块对文本序列进行注意力加权，得到融合文本词性特征的文本特征，图像编码模块对图像进行初步的图像特征提取，将文本特征和图像特征拼接后输入特征提取器输出检测框和输出特征，将输出特征输入加权点回归任务头，预测输出关键点；将初始图像作为输入，检测框和关键点作为双提示，输入第二阶段的双提示分割模型，第二阶段图像编码器将图像编码为图像嵌入，双提示编码器将双提示编码，掩码解码器将图像嵌入和双提示编码进行特征融合得到最终的分割结果。本发明可以遥感图像进行指代分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102675789B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201210157909.9
申请日：2012-05-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: C08L31/04 , C08K5/12 , C08F218/08 , C08F220/56 , C08F2/26 , C08F2/30 , C09J131/04
Abstract: 本发明属于有机高分子材料领域，特别及一种抗冻融的聚醋酸乙烯酯纳米乳液。其特征是采用半连续种子聚合法制备醋酸乙烯酯和丙烯酰胺共聚物，用SDS和op-10再加入碳酸氢钠、滴加引发剂配制种子乳液：通过聚合、出料得到抗冻融的聚醋酸乙烯酯纳米乳液。本发明制备的聚醋酸乙烯酯纳米乳液的冻融稳定性符合国家标准。
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公开(公告)号：CN102675789A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210157909.9
申请日：2012-05-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: C08L31/04 , C08K5/12 , C08F218/08 , C08F220/56 , C08F2/26 , C08F2/30 , C09J131/04
Abstract: 本发明属于有机高分子材料领域，特别及一种抗冻融的聚醋酸乙烯酯纳米乳液。其特征是采用半连续种子聚合法制备醋酸乙烯酯和丙烯酰胺共聚物，用SDS和op-10再加入碳酸氢钠、滴加引发剂配制种子乳液：通过聚合、出料得到抗冻融的聚醋酸乙烯酯纳米乳液。本发明制备的聚醋酸乙烯酯纳米乳液的冻融稳定性符合国家标准。
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公开(公告)号：CN119131808B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411185032.3
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及船舶水尺读数技术领域，特别是指一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统，包括：获取现场拍摄的高光谱水尺图像；将所述高光谱水尺图像输入训练完成的高光谱图像特征提取网络，输出三种尺度的特征图；将所述三种尺度的特征图输入多尺度特征融合模块，进行特征融合，输出融合特征；将所述融合特征分别输入训练完成的字符识别网络和水线定位网络，分别输出字符识别结果和水线定位结果；将字符识别结果和水线定位结果输入水尺读数单元，输出所述高光谱水尺图像的水尺读数。本发明可以得到水尺图像的精准读数。
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公开(公告)号：CN119130962B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411201832.X
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种变电柜螺丝状态检测方法和系统，包括：将可见光图像‑红外图像对输入训练完成的螺丝状态检测主干网络，检测输出螺丝状态检测结果，螺丝状态检测主干网络由视觉编码器、特征解码器和螺丝状态检测头组成；视觉编码器对输入的可见光图像和红外图像分别经过双级状态空间特征提取模块进行局部和全局的特征提取后，通过状态空间特征增强模块进行特征增强，得到三个不同尺度的特征图；接着将三个不同尺度的特征图输入特征解码器中，采用基于视觉状态空间模块的金字塔网络，进一步对特征进行融合，得到三个多尺度特征图P1、P2、P3；最后将P1、P2、P3输入螺丝状态检测头，输出螺丝状态检测结果。本发明可以对变电柜螺丝状态进行精准检测。
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公开(公告)号：CN118887183A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410945217.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开一种基于关键特征融合的皮带撕裂检测方法和系统，包括：采集皮带表面图像构建数据集；训练双流融合网络的共享特征层提取通用特征信息，输出融合特征图供双分支任务共享；轻量化目标检测分支通过双分支感知注意力机制，增强易漏检撕裂类别特征的感知敏感度，输出定位锚框及类别预测结果和对应置信度Cd；轻量化分割决策分支通过误检特征增强模块，精准区分干扰物与真实撕裂，输出目标真正为撕裂的预测结果和对应置信度Cs；将Cd和Cs输入置信度融合器，输出被检测目标最终分类，同时根据目标检测分支的定位结果标出最终检测锚框位置；使用训练完成的双流融合网络，对被检皮带表面图像进行撕裂检测。本发明可以对皮带撕裂进行精准检测。
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