公开(公告)号：CN118134752A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410113843.6

申请日：2024-01-27

Applicant: 北京理工大学 ,  首都医科大学附属北京友谊医院

Inventor： 吕蒙 ,  张海昊 ,  杨义笑 ,  沈洪亮 ,  陶然 ,  李伟

IPC: G06T3/4015 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度展开网络的多光谱图像去马赛克方法，包括以下步骤：步骤1：确定MSFA快照式多光谱相机成像时的退化模型；步骤2：利用交替方向乘子法，即ADMM，得到该问题的目标函数以及等式约束条件；步骤3：将步骤2所述的ADMM的优化迭代过程展开成一个多层网络；步骤4：将MSFA快照式多光谱相机获取的马赛克图像输入到步骤3得到的深度展开网络中，得到去马赛克后的图像，即从二维图像重建出的三维高光谱立体数据。本发明提出了成像物理机理模型与数据驱动模型的融合方法，规避了传统变分迭代算法的限制，改善了深度学习中可解释性差和网络结构参数量大等问题。在参数量没有增加很多的前提下，提升了多光谱去马赛克重建的性能。

公开(公告)号：CN118038211A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410323599.6

申请日：2024-03-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李洋帆 ,  李伟

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06F16/583 ,  G06F16/55

Abstract: 本发明属于天基遥感舰船目标智能处理领域，具体涉及一种基于特征重构网络的小样本细粒度舰船目标识别方法，S1、以大样本类别的舰船目标数据作为基类数据，用于模型训练过程；小样本类别的舰船目标数据作为新类数据，用于模型测试过程；构建支撑集与查询集；S2、通过支撑集特征对查询集特征进行前向特征重构；S3、通过查询集特征对支撑集特征进行反向特征重构；S4、计算循环一致性重构损失，基于该损失训练网络模型；S5、计算循环一致性重构误差，基于该误差判断查询集的类别。本发明提出的循环一致性特征重构网络具备较强的特征距离度量能力，可有效提升小样本细粒度舰船目标识别的精度。

公开(公告)号：CN117890322A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311662371.1

申请日：2023-12-06

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 鄂秀天凤 ,  李伟 ,  孟子晖 ,  刘文芳

IPC: G01N21/3586

Abstract: 本发明涉及材料检测领域，提供了基于太赫兹时域光谱技术的含能材料定量检测方法。该方法包括：将待测含能材料与稀释材料进行混合、压片，得到混合压片样品；采用太赫兹时域光谱系统对混合压片样品进行检测，得到太赫兹吸收光谱；对太赫兹吸收光谱进行特征提取与分析，以确定混合压片样品中的待测含能材料的太赫兹特征吸收峰强度；根据预先建立好的待测含能材料的太赫兹特征吸收峰强度与含量之间的定量分析模型，以及待测含能材料的太赫兹特征吸收峰强度，确定混合压片样品中的待测含能材料的含量。本发明可实现使用THz‑TDS技术对含能材料(如爆炸物等)进行简单、快速、准确、安全的定量检测。

公开(公告)号：CN117541873A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311594655.1

申请日：2023-11-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张蒙蒙 ,  赵玉杨 ,  李伟 ,  高云浩 ,  张宇翔

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感图像的地物分类方法，属于遥感图像技术领域，包括以下步骤：S1：构建遥感图像地物分类模型；S2：将真实数据集分为训练集和测试集，通过所述训练集对遥感图像地物分类模型进行训练；S3：通过训练完成的遥感图像地物分类模型对任意场景下的遥感图像进行地物分类。本发明能够更加准确地对多种场景下的遥感图片中的地物进行分类，总体准确度、平均准确度和Kappa系数高。

公开(公告)号：CN116958709A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311073728.2

申请日：2023-08-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李伟 ,  胡文帅 ,  张蒙蒙 ,  陶然

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法，针对空谱卷积长短时记忆单元权重参数量多、存储复杂度高等问题，基于张量链式分解设计出两种轻量级张量空谱卷积长短时记忆单元：(1)将每个门结构中每个卷积运算分别扩展至张量域；(2)将当前时刻输入数据和前一时刻输出数据对应的4个卷积核分别集成，堆叠为两个大尺寸卷积核并扩展至张量域。以两种轻量级单元为基本结构，分别设计两种轻量级深度张量空谱卷积长短时记忆网络用于高光谱图像分类。本发明能保持良好的空谱特征提取能力，并在较低网络参数量和存储复杂度下，有效缓解整个模型的过拟合问题，提高小样本高光谱图像分类性能。

公开(公告)号：CN116883752A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310883134.1

申请日：2023-07-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李伟 ,  张宇翔 ,  张蒙蒙 ,  陶然

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于分块表征机制的高光谱图像跨域地物要素提取方法，属于图像处理技术技术领域，包括以下步骤：S1：构建空谱一致深度残差3D卷积网络，缓解场景间空谱结构差异，提取空谱嵌入深度特征；S2：构建关系映射模块，设计分块表征机制，逐类别计算原型特征；S3：设计域对齐策略，缓解域间条件分布差异；S4：选取源场景和目标场景，分别构建支持集和查询集，输入网络进行训练；S5：将完成训练的网络用于目标场景，进行全景推理提取目标场景中全部地物要素。本发明提高了异质数据的地物要素提取效率，强化了关系子空间中特征的可分性，实现了模型到不同场景的迁移。

公开(公告)号：CN116704193A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310833416.0

申请日：2023-07-07

Applicant: 北京理工大学 ,  北京大学口腔医学院

Inventor： 李伟 ,  张学雨 ,  李庆祥 ,  郭玉兴 ,  黄竑远 ,  张建运 ,  郭传瑸

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/58 ,  G06V10/774 ,  G06T7/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的组织分割方法和系统，包括：通过构建特征蒸馏网络和应用病理先验约束等方法，对高光谱组织图像进行精细分割，实现对细胞组织的准确分析。具体步骤包括数据集创建、训练数据扩充、特征蒸馏网络构建、模型训练及优化、测试集前向计算、病理先验约束计算、组织精分割。本发明的优点是：具有高精度、自适应性、结构简单、实用性强和可优化性等优点，能够被广泛应用于医学影像诊断、生物医学研究等领域。

公开(公告)号：CN116030311B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202310321902.4

申请日：2023-03-29

Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) ,  自然资源部第一海洋研究所 ,  北京理工大学

Inventor： 秦华伟 ,  赵玉杨 ,  王建步 ,  马元庆 ,  张明亮 ,  刘爱英 ,  邢红艳 ,  宋秀凯 ,  孙珊 ,  苏博 ,  姜向阳 ,  张娟 ,  李凡 ,  谷伟丽 ,  李少文 ,  李志林 ,  姜会超 ,  李伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于多源遥感数据的湿地分类方法和电子设备，其中，分类方法包括：获取湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据和预训练的分类网络模型；将高光谱图像数据输入第一特征提取网络分别提取光谱特征和空间特征，得到高光谱特征；将多光谱图像数据输入第二特征提取网络，提取多尺度空间特征，得到多光谱特征；将高光谱特征和多光谱特征输入深度交叉注意模块进行特征融合；利用全连接层和损失函数，得到湿地分类结果。将双分支特征提取模块对深度交叉注意模块的特征提取部分进行改进，深度交叉注意模块能够更充分利用两种不同遥感数据的特点，分类性能更优，在总体准确度和Kappa系数方面均有较大的提升。

公开(公告)号：CN113240664B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202110616731.9

申请日：2021-06-03

Applicant: 郑州航空工业管理学院 ,  北京理工大学 ,  中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所

Inventor： 马鹏阁 ,  李伟 ,  陶然 ,  韩红印 ,  刘兆瑜 ,  刘彤 ,  胡磊力 ,  李玲玲 ,  张鹏 ,  毛义伟 ,  朱寅非

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了基于场景时空显著性的红外探测虚警检测方法及其应用。其中，所述检测方法包括：获得红外探测图像序列的帧间时域均值图像，获得帧间时域均值图像的帧内空域梯度图像的梯度幅值图，对梯度幅值图像进行灰度阈值分割处理，对分割处理后获得的候选检测结果图像进行四邻域判别，区分其中的盲元和正常像元。本发明的检测方法能够有效检测死像元、过热像元等多种类型红外探测系统盲元，具有较高的检测精度和较低的误检率，能够有效应用于红外探测系统点目标探测的虚警检测。

公开(公告)号：CN116186996A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211677459.6

申请日：2022-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 贾丽娟 ,  李伟

IPC: G06F30/20 ,  G06N7/01 ,  G06F17/11 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种无人飞行器反制系统中反制装置配置数量设计的方法，包括以下步骤：S1.构建无人飞行器反制系统服务的排队模型，并给定排队模型的相关条件；S2.对于无人飞行器反制系统服务的排队模型，采用马尔可夫过程建立目标数量状态迁移图并列出状态转移方程，分析待处理目标数量的关系及各个数量状态概率的关系；S3.求状态转移方程的稳态解,分析无人飞行器反制系统在长时间拦截过程中拦截目标的成功概率；S4.确定无人飞行器反制系统的效费比；S5.对总拦截概率的推导公式结合效费比公式进行分析，选取最优的反制装置数量N。本发明能够确定无人飞行器反制系统设计建造时最优的反制装置套数，为无人机反制系统的构建提供条件。