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公开(公告)号：CN113096142A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110486616.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于联合嵌入空间的白质神经束自动分割方法。本发明利用联合嵌入空间学习了低维嵌入空间中输入和标签之间的对应于分割任务的关系，在分割预测的过程中隐式地利用了标签的相关性信息。此外，权重自适应调整策略使得两个支路的损失能在训练过程中阶段性地达到平衡，促进网络收敛。进一步地，单标签掩膜的后处理过程还能有效过滤掉分割结果中的假正例。因此本发明能够有效提升白质束分割的性能。实验表明，本发明所提出的方法能够提升分割结果的Dice系数。
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公开(公告)号：CN110533668A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910693876.1
申请日：2019-07-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，能够提升病灶分割结果的准确性。其主要的思路为：获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，获得b0图像和DWI图像并计算出表观扩散系数ADC真值图像；构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、DWI图像以及ADC真值图像输入到卷积神经网络中进行迭代训练，卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络；采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。
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公开(公告)号：CN105180959A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510552868.7
申请日：2015-09-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C22/00
CPC classification number: G01C22/006
Abstract: 本发明公开了一种适用于腕式计步器的抗干扰计步方法。本发明通过对分析频域各峰值间的关系，代替了现有技术中对采集到的加速度信息进行滤波、平滑处理后再进行计算的方法，提高了计步效率。此外，由于本发明根据设定的阈值参数，以频域计算为主，时域计算作为参考的方法进行计步，可以在频域计算结果不准的结果下，通过时域计算结果进行补偿，保证算法尽可能的精准性。
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公开(公告)号：CN103230267A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310176458.8
申请日：2013-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/024
Abstract: 本发明公开了一种抗运动干扰的脉率提取方法，能够大大改善脉率获取的抗干扰性能，可以在运动状态下准确提取到脉率值。该方法从脉搏频谱的峰值中搜索具有近似二倍关系的频率对，从搜索得到的频率对中寻找与脉率预测值之间的关系符合设定近似条件的频率值，并从中确定出最佳脉率值；将选择的最佳脉率值作为下一轮脉率提取所使用的脉率预测值。本发明应用在临床及便携式监测仪中能够确保脉率值的准确性、稳定性及实时性，具有较好的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112668537A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110010975.2
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度跳跃连接的群体计数方法，包括：获取包括训练集和测试集的图像集；对训练集中的图像进行预处理；将经过预处理的图像输入网络，对网络进行训练直至网络拟合；训练后的网络输出图像的密度图；以及根据网络输出的密度图，将输入图像中所有像素的密度值求和得到图像中的群体计数。
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公开(公告)号：CN109861770B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910204868.6
申请日：2019-03-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , H04B7/06
Abstract: 本发明提供一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法，具体过程为：对阵列接收到的远场宽带完全极化信号进行采样，将当前感兴趣的扫描角所对应的空域时延消去，得到仅包含载频对应的时延部分并将其作为波束形成的权矢量，根据所述权矢量估算波束形成输出功率，再将不同扫描角对应的波束形成输出功率进行组合构建信号检验统计量；将所述统计量与波束扫描次数的倒数作对比，根据对比结果判定是否存在信号。该方法计算复杂度低，且能够准确的实现对信号进行检测。
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公开(公告)号：CN109977931A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910370036.1
申请日：2019-05-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种抗运动模糊的人脸识别方法，所述方法包括：获取视频图像，所述视频图像包括静止视频和运动视频；分别对静止视频和运动视频进行预处理，获得静止视频的人脸图像集和运动视频的人脸图像集；利用静止视频的人脸图像集创建训练集；利用运动视频的人脸图像集创建测试集；分别从训练集和测试集提取人脸特征；分别对训练集和测试集中的人脸特征进行降维处理；利用降维后的训练集特征训练分类器；以及将降维后的测试集中的人脸特征输入到分类器中，得到人脸识别结果。
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公开(公告)号：CN106872935A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710166691.6
申请日：2017-03-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S3/74
Abstract: 本发明提供了一种基于MUSIC的全电磁矢量传感器非圆信号波达方向估计方法，通过二维谱峰搜索获得信号的二维波达方向。在本方法中，将EMVS看作三组共点正交磁环和偶极子(COLD)天线，构造出一种空域极化域解耦的四元数模型，以及增广四元数域观测矢量，本发明相比于复数MUISC和四四元数MUSIC方法，其模型更简洁且不存在表达冗余，没有孔径损失，并且当接收信号中存在非圆信号时，本发明所提模型还可以对孔径进行虚拟扩展，对波达方向的估计精度优于现有算法。
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公开(公告)号：CN105785347A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610197124.2
申请日：2016-03-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/539
CPC classification number: G01S7/539
Abstract: 本发明公开了一种矢量天线阵鲁棒自适应波束形成方法，首先利用阵列输出信号张量的多次快拍值估计出阵列输出协方差张量其次对进行收缩运算，分别得到阵列输出空间平滑协方差矩阵R(b)以及阵列输出极化平滑协方差矩阵R(a)；根据设计准则，求解波束形成器权张量进一步可得到最后，对优化问题进行求解；同理获得和获得了张量域波束形成器的输出yW(t)。解决了矢量天线阵列自适应波束形成中由天线指向误差、天线位置误差、极化扰动、通道不一致性等误差因素所导致的导向矢量失配及其所引起的信号相消问题。
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