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公开(公告)号：CN118671757B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410723769.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 一种基于冰面曲率的冰雷达成像方法属于冰雷达数据处理领域。包括：平坦冰面传播距离生成模块、高曲率冰面传播距离生成模块、传播距离差生成模块、二次相位误差计算模块、子孔径长度计算模块和冰雷达数据成像模块。为了解决机载冰雷达在高曲率冰面环境下所采集的数据的成像质量，提出一种基于冰面曲率的冰雷达成像方法，本方法通过校正在高曲率冰面环境下冰雷达成像方法的距离参数，改善成像质量。从而使对冰川分析有更准确的结果。
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公开(公告)号：CN110889442A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911141304.9
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种适用于脉冲型ToF相机的物体材质分类的方法，属于模式识别和图像处理领域，包括：脉冲型ToF相机原始数据去噪处理，图像数据转化为特征向量，径向基神经网络分类器的优化，其特征在于，针对脉冲型ToF成像模型提出了物体材质分类方法，并使用二阶全广义变分模型和半盲反褶积方法对原始图像进行去噪处理，之后将去噪后的图像进行采样，拟合曲线和再采样得到物体材质的特征向量，最后利于奇异值分解对径向基神经网络分类器的优化，满足物体材质分类的高精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110688763A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910953229.X
申请日：2019-10-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了一种基于脉冲型飞行时间(Time-of-Flight,ToF)相机深度图像的多径效应补偿方法。该方法在多个脉冲周期下对同一场景进行测量，通过对脉冲型ToF深度相机的成像原理进行建模，构造稀疏矩阵使得测量信号在变换域中是稀疏的，并通过L1范数正则化方法重建未受多径效应影响的分量。我们对两个场景进行多次测量以验证多径效应补偿的效果，实验表明本发明可以有效地补偿深度值的漂移。
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公开(公告)号：CN119132604A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411265891.3
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据分析的知识图谱构建方法，属于数据处理领域。该系统创新性地结合了多维数据的输入与结构化处理，采用数据清洗和标准化技术，确保数据质量。通过Neo4j图数据库定义节点和关系，构建了能够揭示个体数据及其状态变化的复杂知识图谱。系统支持自动化数据输入与验证，结合机器学习算法进行状态趋势的精准预测，利用前五年的数据预测第六年的变化结果。通过引入图数据库的节点关系管理，系统不仅能够预测数据趋势，还能自动生成详细的分析报告，帮助用户进行个体化分析和决策支持。系统的高效数据处理和预测流程，通过图形界面简化用户操作，适用于多源数据分析与预测，提供全面的分析与管理支持，提升了数据处理的深度与精度。
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公开(公告)号：CN112464171B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202011445074.8
申请日：2020-12-08
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明实施例公开了一种冰下地形自适应粗糙度量化方法。该方法包括：获取待量化粗糙度的基岩的高程数据；依次将所述高程数据的每个采样点位置作为中心点，根据所述高程数据的距离范围对每个中心点设置至少两个不同距离范围的窗口；确定每个中心点对应的各窗口内基岩的地形及粗糙度；分别确定每个中心点对应的各窗口内基岩的地形的权重，根据所述权重和每个中心点对应的各窗口内地形的粗糙度确定每个采样点位置的冰下基岩的粗糙度。本发明实施例的技术方案，实现了通过多尺度范围的粗糙度信息确定最终粗糙度结果，使得到的粗糙度结果更加准确的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118671757A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410723769.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 一种基于冰面曲率的冰雷达成像方法属于冰雷达数据处理领域。包括：平坦冰面传播距离生成模块、高曲率冰面传播距离生成模块、传播距离差生成模块、二次相位误差计算模块、子孔径长度计算模块和冰雷达数据成像模块。为了解决机载冰雷达在高曲率冰面环境下所采集的数据的成像质量，提出一种基于冰面曲率的冰雷达成像方法，本方法通过校正在高曲率冰面环境下冰雷达成像方法的距离参数，改善成像质量。从而使对冰川分析有更准确的结果。
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公开(公告)号：CN110688763B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN201910953229.X
申请日：2019-10-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了一种基于脉冲型飞行时间(Time‑of‑Flight,ToF)相机深度图像的多径效应补偿方法。该方法在多个脉冲周期下对同一场景进行测量，通过对脉冲型ToF深度相机的成像原理进行建模，构造稀疏矩阵使得测量信号在变换域中是稀疏的，并通过L1范数正则化方法重建未受多径效应影响的分量。我们对两个场景进行多次测量以验证多径效应补偿的效果，实验表明本发明可以有效地补偿深度值的漂移。
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公开(公告)号：CN110889442B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201911141304.9
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/72
Abstract: 本发明提出一种适用于脉冲型ToF相机的物体材质分类的方法，属于模式识别和图像处理领域，包括：脉冲型ToF相机原始数据去噪处理，图像数据转化为特征向量，径向基神经网络分类器的优化，其特征在于，针对脉冲型ToF成像模型提出了物体材质分类方法，并使用二阶全广义变分模型和半盲反褶积方法对原始图像进行去噪处理，之后将去噪后的图像进行采样，拟合曲线和再采样得到物体材质的特征向量，最后利于奇异值分解对径向基神经网络分类器的优化，满足物体材质分类的高精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115639555A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211091142.4
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G01N33/18 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明提出了一种适用于冰雷达数据的冰下融化冻结分布的半自动预测方法，属于冰雷达数据处理领域。包括：基底反射率变化量曲线生成、融化冻结筛选阈值矫正、融化冻结过渡区自动检测和冰下融化冻结分布预测。该方法针对回波功率衰减项可能存在的误差问题，采用区域内的冰下水体为参考，矫正了区域的融化和冻结的检测阈值；根据融化冻结过渡区的特点定义并提取了相应的特征，实现了融化冻结过渡区的自动检测，使得在融化冻结过渡区内能够获得更准确的融化冻结分布。最后能够生成更准确的冰下融化冻结分布，适用于不同区域和大量冰雷达数据。
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