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公开(公告)号：CN111383192B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010098172.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法，该方法具体包括以下步骤：步骤1：选取同一区域同一时间段的SAR图像和光学遥感图像，以此构建光学‑SAR遥感图像去雾数据集，将该数据集划分为训练集、验证集；步骤2：构建条件生成对抗卷积神经网络作为去雾模型，该模型由生成网络和判别网络两部分构成；步骤3：联合训练去雾模型；步骤4：利用训练完毕的去雾模型对可见光遥感图像去雾。本发明通过一个条件生成对抗网络直接学习有雾图像到清晰图像之间的映射关系，可实现端到端的去雾；并且融合SAR信息，实现去雾的视觉增强；采用级联的残差膨胀卷积块结构，可对去雾模型进行有监督的学习，实现高效去雾。
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公开(公告)号：CN113500615A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110798970.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提出的一种机器人指尖装置和具有它的机器人手指。所述机器人指尖装置包括：磁性软体，所述磁性软体具有密闭容纳腔，所述密闭容纳腔内填充有刚度调节介质，所述刚度调节介质用于通过所述密封容纳腔的容积变化改变所述磁性软体的刚度；变压组件，所述变压组件与所述密闭容纳腔连通，用于改变所述密闭容纳腔内的气压，以使所述磁性软体变形而改变所述密封容纳腔的容积；以及磁传感器，安装于所述磁性软体外表面，用于采集所述磁性软体的磁场信息。所述机器人手指包括指体和设在所述指体的末端的所述机器人指尖装置。本公开具有磁触觉感知，吸附抓取以及变刚度的特性，其成本低，吸附效果好，感知能力好，可控性良好。
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公开(公告)号：CN104055520A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410259145.3
申请日：2014-06-11
Applicant: 清华大学
CPC classification number: A61B34/20 , A61B5/0013 , A61B5/002 , A61B5/08 , A61B5/1107 , A61B34/10 , A61B90/00 , A61B2017/00694 , A61B2017/00699 , A61B2034/102 , A61B2034/105 , A61B2034/2051 , A61B2034/2055 , A61B2034/2061 , A61B2034/2065 , A61B2034/2074 , A61B2090/3954 , A61B2090/3966 , G06F19/00 , G06F19/321 , G06T7/248 , G06T7/74 , G06T2207/20221 , G06T2207/30061 , G06T2207/30204
Abstract: 人体器官运动监测方法和人体导航系统。提供了手术过程中实时监测人体器官的运动的人体器官运动监测方法和手术导航系统。该人体器官运动监测方法包括：获得从术前三维立体医学图像中识别的各个运动监测工具在影像坐标系中的第一位置和姿态；在手术中实时确定各个运动监测工具在定位坐标系中的第二位置和姿态；基于各个运动监测工具在影像坐标系中的第一位置和姿态以及在定位坐标系中的第二位置和姿态，实时计算定位坐标系到影像坐标系之间的最优坐标转换关系，以及基于该最优坐标转换关系计算各个运动监测工具在从定位坐标系到影像坐标系的坐标转换的总体误差；基于实时确定的各个时刻的各个运动监测工具的坐标转换总体误差，评估人体器官在该各个时刻相对于手术前扫描时刻的运动程度。
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公开(公告)号：CN102194031B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110135120.9
申请日：2011-05-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于微电子加工中刻蚀过程模拟领域，提供了一种用蒙特卡罗(MC)和元胞自动机(CA)技术实现的等离子干法三维刻蚀过程的模拟方法。该方法从模拟刻蚀复杂刻蚀图形的角度出发，采用蒙特卡罗方法计算等离体中各种粒子输运到表面元胞的流量，利用表面刻蚀模型来计算刻蚀对象表面的刻蚀速度，再用元胞自动机方法实现复杂刻蚀图形表面轮廓刻蚀过程的模拟，为准确模拟三维复杂图形的刻蚀过程提供了一个方法。本发明可实现模拟复杂的刻蚀图形的刻蚀过程，为刻蚀参数配置提供指导，降低生产成本，提高加工效率。
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公开(公告)号：CN102194031A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110135120.9
申请日：2011-05-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于微电子加工中刻蚀过程模拟领域，提供了一种用蒙特卡罗(MC)和元胞自动机(CA)技术实现的等离子干法三维刻蚀过程的模拟方法。该方法从模拟刻蚀复杂刻蚀图形的角度出发，采用蒙特卡罗方法计算等离体中各种粒子输运到表面元胞的流量，利用表面刻蚀模型来计算刻蚀对象表面的刻蚀速度，再用元胞自动机方法实现复杂刻蚀图形表面轮廓刻蚀过程的模拟，为准确模拟三维复杂图形的刻蚀过程提供了一个方法。本发明可实现模拟复杂的刻蚀图形的刻蚀过程，为刻蚀参数配置提供指导，降低生产成本，提高加工效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101450652A
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200810246758.8
申请日：2008-12-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种汽车防盗抢安全监控系统，属于汽车防盗抢安全监控技术领域；该系统包括安装在汽车内的嵌入式计算机和与其相连的周边设备，嵌入在所述嵌入式计算机中的开放源码的操作系统和在该操作系统平台上运行的监控程序；所说的周边设备包括采集车内和车外视频图像的摄像头、抢劫报警的紧急按钮、无线通信收发器、隐蔽安装的隐蔽信息显示器和报警扬声器；所说的监控程序包括异动监测层、中心控制层及信息发送层三个相互独立的运行层次，以及两个共享内存区域。本发明以先进的技术和低廉的成本，为普通车主提供了一种智能化、网络化的汽车防盗抢安全监控系统，安装简单，使用方便，功能丰富，对汽车的防盗抢安全问题具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN100336194C
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200510135545.4
申请日：2005-12-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及片盒中硅片状态检测及其圆心重定位方法，属于IC制造技术领域。硅片状态检测方法为：设置光强阈值I0、I1，实时检测任一传感器对的光强为IS1，若IS1＝I0，则无硅片，当I0＞IS1＞I1则只有一个硅片，当IS1≤I1则有硅片重叠，若两个传感器发生遮光的时间不同则硅片处于倾斜状态；硅片圆心重定位方法为：当硅片边缘同时与两个传感器对的光场相切时，设此时传输机械手在X方向的位置为P0，在输片过程中，当硅片边缘与两个传感器对的光场相切时，此时传输手在X方向的位置为P1，若P1＝P0，则硅片处于理想位置，若P1≠P0，两者之差即为传输手在X方向上应补偿的距离。本发明使用简便，硬件成本低廉。
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公开(公告)号：CN118762303A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410745328.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/24 , G06N3/0499 , G06V10/764 , G06V10/774 , H04N23/60 , H04N23/80
Abstract: 本公开提出了一种反季节着装识别方法、装置、电子设备和存储介质，包括：在公共场所以设定的分辨率和帧率捕获清晰连贯的实时视频，将其分割为单帧图像；对各帧图像进行预处理，设定反季节着装识别的文本提示信息，确保文本提示信息与图像内容具有语义相关性，并将预处理后的图像与设定的文本提示信息构成输入对；构建用于开放目标检测的视觉大模型，将输入对输入视觉大模型中，筛选出的对象区域框作为标注图像进行输出，从而识别是否存在反季节着装的异常行为。本公开能够在复杂的公共安全监控环境中进行精确的目标检测和识别。通过应用视觉大模型，能够深度分析监控图像，准确且高效地识别出反季节着装现象，显著增强了公共场所的安全防范能力。
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公开(公告)号：CN114155941A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111299232.8
申请日：2021-11-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供的机器人多任务诊查技能策略生成方法、装置及存储介质，包括：采用最大化熵形式的强化学习方法对构建的诊查技能策略神经网络进行预训练以获取最大熵诊查技能策略神经网络；利用分而治之方法将同种诊查任务分成多种不同类别的子任务，针对各子任务分别复制最大熵诊查技能策略神经网络并分别采用强化学习方法进行训练，以获得同种任务不同类别的子任务诊查技能策略；利用策略蒸馏方法对同种任务不同类别的子任务诊查技能策略进行蒸馏得到单任务诊查技能策略；利用多任务技能策略蒸馏方法对多种不同种类的单任务诊查技能策略进行蒸馏得到多任务诊查技能策略。本公开可以实现利用一个技能策略完成多任务诊查的目标。
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公开(公告)号：CN114155940A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111298599.8
申请日：2021-11-04
Applicant: 清华大学
IPC: G16H30/20 , G16H40/60 , G06T15/04 , G06T19/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本公开实施例提供的机器人自主超声扫查技能策略生成方法、装置及存储介质，包括：采集机器人超声扫查过程中的多模态数据，输入到多模态特征融合网络进行学习以获取多模态数据的融合特征；构建机器人超声扫查技能的虚拟训练环境，采用自主域随机化方法对虚拟训练环境的纹理渲染以及与超声扫查操作相关的动力学参数进行随机化处理，得到多样化的机器人超声扫查训练环境；构建自主超声扫查技能策略模型，结合模仿学习与强化学习方法并利用融合特征对自主超声扫查技能策略模型进行训练，用于生成自主超声扫查技能策略。本公开可在无人干预的条件下实现准确、高效的超声扫查任务。
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