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公开(公告)号：CN116129266A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310098052.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了半中心注意力的高光谱和激光雷达图像跨场景分类方法，包括以下步骤：步骤S1：设计半中心注意力模块；步骤S2：以半中心注意力模块为基本单元，构建编码器和解码器，将编码器和解码器组合为高光谱和激光雷达图像自学习网络；步骤S3：以高光谱图像为输入构建HSI信息嵌入模块、以像素位置为输入构建位置信息嵌入模块、以激光雷达图像为输入构建高程信息嵌入模块；将HSI信息嵌入模块、位置信息嵌入模块、和高程信息嵌入模块进行简单叠加融合作为编码器和解码器的输入；本发明能获得不依赖于场景的鲁棒性特征，从而提高跨场景分类效果。
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公开(公告)号：CN111881798B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010703023.4
申请日：2020-07-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像的目标检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的高光谱图像数据；利用分数傅里叶变换及约束能量最小化对高光谱图像数据进行粗搜索，得到初级阶次；在初级阶次的基础上，利用利用分数傅里叶变换及约束能量最小化进行精搜索，得到最优阶次；在最优阶次的范围内进行高光谱目标检测。采用上述方法或装置或设备通过基于分数阶傅里叶变换约束能量最小化算法进行粗搜索和精搜索，极大地提高了目标检测效率及准确率。
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公开(公告)号：CN112082957B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010710574.3
申请日：2020-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种检测单克隆抗体的方法及其应用，所述检测单克隆抗体的方法包括：通过高光谱成像检测获取待测细胞的高光谱数据，将所述高光谱数据输入机器学习模型，获得所述待测细胞的抗体分泌类型。本发明通过引入高光谱成像技术和微流控技术，实现单细胞的分离，快速获取单个细胞的高光谱图像，运用机器学习算法从大量高光谱数据中快速而准确地挖掘出所需要的特征信息、自动实现单细胞的高精度识别及分类。分析过程具有高通量化、智能化特点，结果准确性高、灵敏度高，为发现抗体药物及细胞分析提供一种快速、非接触、无损伤的鉴定方法。
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公开(公告)号：CN112017221B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010879061.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，通过对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；确定特征点在每层尺度空间图像中的PIIFD特征描述符；根据PIIFD特征描述符，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准，实现了多模态图像的配准，能够适应可见光、红外、多光谱、高光谱、雷达等多种类型数据图像，图像的配准精度高、稳定性好，能够有效提高图像配准效率。
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公开(公告)号：CN111914631B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010566365.6
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器数据的林地精细识别的多通道卷积网络方法，首先通过逐波段归一化的方法对多源数据进行量纲归一化的操作，处理后的数据进行1D和2D图像块的切割；将高光谱的1D和2D图像块分批置入特定的HSI网络结构,充分训练并保存此部分的权重参数；将保存的参数导入MCNN网络中高光谱特征提取的分支中，训练完成后保存整体MCNN的权重参数；使用时将被测试的图像分为1D和2D图像块，输入训练完成后的MCNN网络，得到最终的类别划分。本发明的网络训练更具方向性，在特征提取阶段增强了信息的交织和互补性。基于不同复杂程序进行特定的连接方式，避免在整体融合过程中忽略小的区别以及避免来自不同来源的数据之间的过度干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115058585A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210752091.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提供了一种复杂曲面构件残余应力超声空化冲击消减和均化方法，通过设置内部装有液态介质的容器，在所述容器的侧壁上安装超声换能装置，该超声换能装置的朝向容器内的一端固定有浸没于所述液态介质中的变幅杆；所述方法包括：通过机械手夹持所述复杂曲面构件，将复杂曲面构件的待调控部位浸没于所述容器内的液态介质中，并通过控制机械手使所述待调控部位与所述变幅杆保持在设定距离范围内；根据所述待调控部位的残余应力值的大小，通过所述超声换能装置产生高强度超声波，并通过所述变幅杆发送到所述待调控部位，对待调控部位的残余应力进行消减和均化。
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公开(公告)号：CN111881564B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010694629.6
申请日：2020-07-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种关于机械结构变幅疲劳寿命预测方法，该方法基于传统的疲劳累计损伤理论，引入相关函数对变幅加载过程中结构的损伤进行等效转化，在此基础上进行疲劳寿命预测。该方法考虑了加载顺序和材料微结构对疲劳寿命的影响，提高了疲劳寿命的预测精度，降低了试验成本。
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公开(公告)号：CN114897818A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210497703.4
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空距离矩阵分析的遥感时间序列图像变化检测方法，包括以下步骤：S1：构建时空距离矩阵M；S2：基于时空距离矩阵的拓扑图结构；S3：基于图模型的变化断点检测。本发明充分考虑了遥感影像高维时间序列的变化规律，将拓扑图结构和高维时间序列的时空距离矩阵融合，创建了时间序列拓扑图结构，提出了相应的图分割和合并方法，能够满足高维时间序列的变化检测需求，打破传统时间序列分析方式，其检测识别效率高、准确性高、计算复杂性低。
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公开(公告)号：CN113639911B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110853724.0
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N29/07
Abstract: 本发明提供了一种用于测量含能药柱表层周向压应力的超声无损检测方法，包括检测装置、验证—加载装置和检测方法，通过得到药柱在受到周向应力和无应力状态下的声时差，利用之前测得的含能药柱周向力超声检测系数计算药柱受到的周向压应力，与压力传感器的读数进行比较，验证周向应力的检测的有效性及准确性。采用接触药柱外表面的方法测量残余应力，已有超声纵波换能器能够正常使用，并且具有良好的性能，且加载－验证装置反推的精度合理。所用装置体积小巧，制作工艺不复杂、使用方便、成本较低。
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公开(公告)号：CN114577903A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210244828.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例涉及人工智能技术领域，且涉及一种裂纹检测方法、装置、计算设备及存储介质。具体实现方案为：接收步骤，用于：利用第一超声波换能器接收超声波信号，超声波信号是从第二超声波换能器发射并在被测零件外表面传播的超声波信号；第一处理步骤，用于：对超声波信号进行处理，得到超声波信号的基波幅值和二次谐波幅值；第二处理步骤，用于：根据基波幅值和二次谐波幅值，得到被测零件的相对非线性系数；第三处理步骤，用于：根据被测零件的相对非线性系数，以及被测零件的相对非线性系数与外表面裂纹尺寸的拟合关系，得到被测零件外表面的裂纹尺寸。本申请实施例可对零件外表面微裂纹进行及时有效地检测，可避免零件断裂、失效和故障。
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