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公开(公告)号：CN119832282A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411890857.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/771 , G06V10/764 , G06T7/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了航天器交会对接光学辅助手段的神经网络影像匹配方法，包括以下步骤：步骤S1：数据采集与图像预处理，得到采集后的数据以及预处理后的图像；步骤S2：根据CtIFT算法，对采集后的数据以及预处理后的图像进行特征匹配，得到像素级的高精度匹配点集合并输出；步骤S3：通过高精度匹配点集合计算图像间的空间关系，并进一步估算航天器的相对位姿并输出；解决了传统方法和部分基于注意力机制的深度学习方法对低纹理区域的特征匹配能力有限，无法适应航天器对接过程中的视角和光照变化等复杂情况的问题。
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公开(公告)号：CN119729211A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411829206.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法，解决复杂动态场景下的视频抖动问题。结合多种算法，以提高系统的适应性和鲁棒性，广泛适用于不同类型的摄像设备和视频场景。在运动估计环节，采用了nR‑AKAZE特征匹配算法，能够迅速检测视频帧中的特征点，并生成稳健描述符。随后，通过相位相关方法进行傅里叶变换，实现精细的平移量估算，确保高精度的运动检测。运动补偿阶段引入基于参数滤波的改进方法，使用高斯滤波器对全局运动矢量进行平滑处理，从而减少无意运动的影响，避免误差累积。此外，在生成稳像视频帧时通过图像矫正和零值填补技术，确保了视觉效果的连贯性和平滑过渡。整体提供了一种高效、精准的实时视频稳像处理解决方案。
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公开(公告)号：CN118256352A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410213474.8
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种用于太空任务的仿生血脑屏障器官芯片，包括底板层、培养腔室层及顶盖层，培养腔室层由培养基腔室、血脑屏障承载腔室及培养基腔室贯通连接，所述血脑屏障承载腔室设有若干位置对应的隔板，在由对应隔板形成的间隙中容置三维血脑屏障模型，所述血脑屏障承载腔室由隔板形成支撑物填充区以及脑神经单元模拟区，所述底板层、培养腔室层及顶盖层密封固定。本发明的用于太空任务的仿生血脑屏障器官芯片能够准确反映人体血脑屏障生理功能，能够作为探究损伤机制和研发特效药物的诊断、检测和筛选平台。
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公开(公告)号：CN118225958A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410325500.6
申请日：2024-03-21
Applicant: 乐佳善优营养科技(北京)有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种检测护眼保健乳液中玉米黄素含量的方法，针对护眼产品中具有游离态玉米黄素和酯化状态的叶黄素，通过液质联用检测玉米黄素和叶黄素酯含量。该方法不需要对叶黄素酯进行皂化，同时只需使用常规C18色谱柱进行分离分析。本发明能够对同分异构体不同存在形式的检测具有参考意义。
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公开(公告)号：CN117893928A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311742681.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/58 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的轻量级高光谱图像语义分割方法，步骤1:处理无人机高光谱遥感影像，得到无人机采集的高光谱影像训练数据集；步骤2:构建光谱尺度注意力网络；步骤3:根据无人机高光谱影像训练数据集对光谱尺度注意力网络进行训练，得到完成训练的光谱尺度注意力网络；步骤4:处理与多无人机高光谱影像训练数据集类型相同的待分割遥感影像，并输入至光谱尺度注意力网络，形成与待分割的遥感影像幅宽相同的无人机高光谱影像分割结果。本发明可对无人机高光谱的遥感影像进行全图语义分割，方便研究者对遥感影像中的地类进行进一步了解；提高对地信息解译的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116958708A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311073574.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法，针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性，设计全光谱相关性自适应学习模块，并以其为基本结构单元，构建主干特征提取网络，提取联合光谱相关性增强、保留本征几何结构的深度语义空谱特征；提取具有细节信息和可解释性信息的传统手工特征，并借助门控结构思想，设计非对称融合模块，在低复杂度下对齐和融合上述两种多模态空谱特征；联合上述两个模块提出全光谱相关性学习网络，实现高光谱图像的有效分类。本发明提出的分类算法能充分利用高光谱图像的光谱属性特点，有效实现地物目标分类。
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公开(公告)号：CN112668536B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110010819.6
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于机载光电视频的轻量化旋转目标检测识别方法，其包括构建轻量化旋转目标检测识别模型的过程，其中轻量化旋转目标检测识别模型通过通道分裂‑聚合结构改进的特征提取网络对光电视频图像进行特征提取。本发明能够利用轻量化的深度神经网络模型快速地检测识别机载光电视频图像中的多类型、多尺度、多方向旋转目标，检测识别精度和稳定性高、计算复杂性较低。
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公开(公告)号：CN116580238A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310556396.7
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的栅格化点云像素级分类方法及系统，包括将二维光栅数据切分成不同大小的块，找出最佳初始感受野作为数据输入，并通过采用第一模型作为主干网络的网络模型对切分后的LIDAR二维光栅数据特征进行提取，对模型进行训练；通过信息细化块选择主干网络提取的信息特征，将不同层次特征图进行交叉融合，扩大浅层特征图的感受野；聚合邻域内相关点的特征，强化各个像素点的隐空间特征表示，进而提高了LIDAR数据的分类精度。本发明通过迁移学习对模型参数进行初始化训练，引入信息细化和交叉融合模块来选择主干网络提取的信息特征，并利用对象上下文表示完成特征加强，最终提高了栅格化后激光雷达数据的分类效果。
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公开(公告)号：CN116519650A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310404046.9
申请日：2023-04-17
Abstract: 本发明提供一种骨组织结构状态检测方法，设定骨组织荧光强度定量评价指标，确定健康骨、坏死骨区域特异性荧光强度值范围以及过渡区域内荧光强度值与距离的关系；在此基础上，构建骨组织结构分类模型，用于鉴别不同类型骨组织。本发明实现了骨荧光技术从定性判断到定量判断的转变，提出了定量评价荧光强弱的定量指标荧光强度FI。经统计分析分别获得了健康骨、坏死骨FI阈值以及过渡区域内FI和距离关系，并以此构建了骨组织识别模型，克服了定量判断的主观性强、不一致性高、可重复性差的确定，实现了健康骨、坏死骨等不同骨组织状态的定量、一致、可重复地识别。
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公开(公告)号：CN116494839A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310630478.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L58/30
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法的燃料电池汽车能量管理方法，涉及新能源汽车技术领域，包括：构建模糊逻辑控制器，模糊逻辑控制器以电机需求功率和动力电池荷电状态为输入，以燃料电池需求功率为输出，通过SG滤波算法对燃料电池需求功率进行平滑处理得到燃料电池输出功率，动力电池的输出功率即为电机需求功率和燃料电池输出功率的差值；建立车辆的等效氢耗量数学模型，将等效氢耗量数学模型的表达式定义为鲸鱼优化算法的适应度函数；获取模糊逻辑控制器内部所包含的隶属度函数，利用鲸鱼优化算法对隶属度函数进行优化，得到合适的能量管理策略。本发明利于减少燃料电池的功率大幅波动，提高燃料电池耐久性，并减小等效氢耗量，提高经济性。
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