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公开(公告)号：CN118351670B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410619600.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及电子围栏预警领域，公开了一种基于电子围栏的区域安防预警系统，电子围栏配置模块，用于设置第一电子围栏和第二电子围栏数字边界；并划分多个安全区域；多个无人机管理模块，用于管理无人机数据；密钥生成模块，用于随机生成密钥；解密模块，用于获取相应指令；监测模块，用于获取采样数据；围栏分析模块，用于对密钥和采样数据进行分析，分析是否允许进入目标区域；预警模块，用于发出预警；通过每个安全区域对应的解密方式不同，无人机的相应指令对应其安全区域，因此当无人机执行相应指令，能判断无人机对应安全区域，通过调取对应的无人机管理模块可判断该无人机是否允许通行，缩短识别时间，且提高安全性。
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公开(公告)号：CN118351670A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410619600.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及电子围栏预警领域，公开了一种基于电子围栏的区域安防预警系统，电子围栏配置模块，用于设置第一电子围栏和第二电子围栏数字边界；并划分多个安全区域；多个无人机管理模块，用于管理无人机数据；密钥生成模块，用于随机生成密钥；解密模块，用于获取相应指令；监测模块，用于获取采样数据；围栏分析模块，用于对密钥和采样数据进行分析，分析是否允许进入目标区域；预警模块，用于发出预警；通过每个安全区域对应的解密方式不同，无人机的相应指令对应其安全区域，因此当无人机执行相应指令，能判断无人机对应安全区域，通过调取对应的无人机管理模块可判断该无人机是否允许通行，缩短识别时间，且提高安全性。
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公开(公告)号：CN118052709A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410162529.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06T3/4053 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于预训练深度神经网络的单输入高分辨率红外图像真彩转换方法及系统，包括：将高分辨率红外图像和目标域可见光图像单输入到真彩转换模型中；将预先训练的DINO‑ViT模型作为外部语义先验，通过深层注意力模块中键向量的自相似性来表示结构，通过CLS令牌表示全局外观；通过让生成器生成的可见光图像与目标域可见光图像的CLS令牌相匹配，使可见光图像和目标域可见光图像在外观上相一致；通过减小转换前后图像中键向量的自相似性差异，使可见光图像和输入的红外图像在空间结构上相一致，完成高分辨率红外图像真彩转换。本发明达到实现高分辨率红外图像的真彩转换，提高红外图像彩色化效果，并拓宽应用场景的目的。
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公开(公告)号：CN110503309A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910692503.2
申请日：2019-07-30
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明公开了基于主动需求响应的电动汽车充电调度方法，方法包括：采集用户的充电需求数据；所述用户包括私家车用户和出租车用户；根据用户的充电需求数据，结合电网系统条件、天气状况信息、历史报价信息和负荷数据信息，计算批发电价；建立经济激励值-用电量曲线；根据经济激励值-用电量曲线，构建最优充电调度模型；通过最优充电调度模型确定经济激励值和充电量。本发明的需求响应建立在用户自愿响应的基础上，用户有权选择是否参与响应，提高了用户的参与意愿度；另外，本发明通过对用户的经济激励，使得方案更易于实施，可广泛应用于电力系统及其自动化技术领域。
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公开(公告)号：CN118070208B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311573511.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06V40/16 , G06V20/40 , G10L25/63 , G10L25/57 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L19/02
Abstract: 本公开涉及一种多模态多分支融合的宽时间范畴情感识别系统构建方法；基于注意力机制的思想设计了鲁棒性较强的多模态多分支融合网络，该网络实现决策级的多模态融合，根据不同分支的识别结果对最终预测的贡献，动态的分配每个分支的权重。为多模态情感识别系统设计了一个基于注意力机制的多模态多分支融合网络。此外，将宽时间范畴的情境信息融入了多模态情感识别系统中，实现了宽时间范畴下的多模态情感识别。实验证明该网络能够有效的实现多模态多分支融合，且在多模态融合过程中，输入的分支越多，情感识别的效果越好，情境描述使实验结果实现了大幅提升，实验证明了多模态融合网络能够提升模型在复杂环境下的识别效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070208A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311573511.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06V40/16 , G06V20/40 , G10L25/63 , G10L25/57 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L19/02
Abstract: 本公开涉及一种多模态多分支融合的宽时间范畴情感识别系统构建方法；基于注意力机制的思想设计了鲁棒性较强的多模态多分支融合网络，该网络实现决策级的多模态融合，根据不同分支的识别结果对最终预测的贡献，动态的分配每个分支的权重。为多模态情感识别系统设计了一个基于注意力机制的多模态多分支融合网络。此外，将宽时间范畴的情境信息融入了多模态情感识别系统中，实现了宽时间范畴下的多模态情感识别。实验证明该网络能够有效的实现多模态多分支融合，且在多模态融合过程中，输入的分支越多，情感识别的效果越好，情境描述使实验结果实现了大幅提升，实验证明了多模态融合网络能够提升模型在复杂环境下的识别效果。
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公开(公告)号：CN117912070A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311785612.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于伪标签约束耐躁学习的行人重识别方法，其包括在目标域聚类得到的不同类构建类别中心；在得到上述类别中心后，通过将目标域中的所有特征分别与所有类别中心计算距离，并进行归一化，得到一个和为1的向量，作为样本的软标签；基于细粒度化的软标签，设计新的损失函数训练网络，并对伪标签的生成进行约束；其中，所述损失函数包括交叉熵损失、反向交叉熵损失以及三元组损失；在使用多个损失函数训练学习行人重识别网络模型，输入图像数据至训练好的模型，输出识别结果。本发明通过反向交叉熵损失对伪标签生成的方式进行优化，并对生成的标签加以约束，避免过多错误伪标签的产生，使得优化后的网络模型能够提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN117633587A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311573437.X
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06F18/24 , G10L25/63 , G10L25/30 , G10L25/18 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开涉及基于迁移学习的音频和文本的宽时间范畴情感识别方法，通过使用预训练模型VGGish和BERTbase提取音频和文本两个模态的情感特征，从不同的角度对目标人物的情感进行分析；通过事实描述和文本描述进行情感特征的提取，在宽时间范畴内对目标人物目前的情感状态进行更准确的推理，通过在SVCEmotion数据集的音频和文本描述数据上的实验证明，VGGish和BERTbase预训练模型均能在本文使用的数据集上实现良好的效果，模型在预训练过程中学习到的参数能够有效的提升其在目标任务上的表现；对比实验证明，SVCEmotion数据集中针对宽时间范畴下的情感识别任务引入的情境描述可以为情感识别提供线索，且与事实描述结合能大幅提升情感识别效果。
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公开(公告)号：CN116310806B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310174507.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 珠海市希梦电子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及农业管理技术领域。具体为一种基于图像识别的智慧农业一体化管理系统及方法，所述智慧农业一体化管理系统包括轨道智能摄像设备、数据采集模块、数据分析模块和农业管理模块；所述轨道智能摄像设备对所有目标进行不同方位的拍摄；所述数据采集模块是采集摄像设备拍摄的图片信息并且对图片中的特征进行提取；所述数据分析模块是对摄像设备拍摄的图片进行处理筛选得到最佳图像信息并且对拍摄目标的成熟覆盖度进行分析；所述农业管理模块是对摄像设备以及采摘机器人进行管理当营养不足或者总展露面积小于设定阈值时告警提示。本发明通过在有限的数量上获取果实的最大展露面积，一定程度上减少了后续对水果的成熟度或者灾害检查时的误差。
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公开(公告)号：CN114968177A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210509412.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06F7/58
Abstract: 本发明涉及一种数据统计方法、系统及介质。其中，该数据统计方法包括：S1.获取用户填写的真实数据；S2.将用户填写的真实数据与服从特定分布的随机数进行运算，得到待统计数据；S3.计算待统计数据的均值，得到用户真实数据的均值；S4.根据用户真实数据的均值与待统计数据的二阶距，得到用户真实数据的方差。这样能够在用户的真实数据统计的同时对该真实数据隐蔽处理，使统计端不能直接呈现出用户的真实数据，统计人员不用面对用户的真实数据，也不能够从接收到的待统计数据中知晓用户的真实数据，既有效保护了用户的隐私，不会被泄露，又提高了用户配合统计的积极性和用户填写数据的真实性，数据统计的准确率高，能够反映出真实情况。
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