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公开(公告)号：CN114707014A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210627004.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/587 , G06K9/62 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及一种基于FOV的影像数据融合索引方法，包括：S100、基于若干传感器获取影像数据，并建立影像数据集合D；S200、基于所述影像数据上附加的光学参数获取所述影像数据在地理空间上对应的视阈，建立与D相对应的视阈集合W，对W进行二级融合处理得到集合W'以及与W'对应影像数据集合D'；S300、基于用户获取若干空间元素，并对所述空间元素分类标记；S400、基于W'、D'以及空间元素，建立地理因素约束的多元空间索引；提高了对时间元素、用户感兴趣的空间元素、影像元素等多元化元素的挖掘分析效率，实现了对海量多元的影像数据进行统一的高效管理。
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公开(公告)号：CN114495571A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210402663.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/01 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/73
Abstract: 本发明提供了基于跨层耦合网络的车位状态检测方法、装置及存储介质，涉及车位检测技术领域，以解决现有技术中的检测技术难以对小尺寸和不同拍摄角度甚至成像畸变下的车位和车辆目标取得良好检测效果的技术问题，该发明包括构建车位状态检测数据集、设计跨层耦合网络、通过车位状态检测数据集训练并测试跨层耦合网络，获得跨层耦合模型、将待检测停车场图像输入跨层耦合模型获得空车位和已停车车位的数量和坐标信息。本发明用于提升跨层耦合网络车位与车辆的检测能力。
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公开(公告)号：CN112800655B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110144819.5
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F113/10
Abstract: 本发明提供一种基于创成式优化及导向式重构的大中型件轻量化设计方法，包括步骤：建立原始模型，选择制造材料，对原始模型进行应力及变形分析并判断材料选择是否适合，对原始模型进行创成式拓扑优化，根据评价模型筛选创成式优化设计方案；以传统加工工艺为导向，对创成式优选方案模型逆向重构并再次进行应力、变形分析，校核强度及刚度；对不满足设计要求的重构模型进行二次或多次重构，直至获得满足设计要求的结果。本发明突破了拓扑优化结构成型依赖于增材制造的限制，解决了增材制造技术成型尺寸有限，加工失败风险大，制造成本高昂等局限性的影响下，拓扑优化技术难以得到广泛应用的难题，并且有效降低大中型件的重量、加工难度及制造成本。
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公开(公告)号：CN110387865A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910692429.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 中电建路桥集团有限公司 , 北京科技大学
IPC: E02D1/02
Abstract: 本发明提供一种开口式孔隙水压力计埋设辅助装置，属于土木工程中孔隙水压力监测领域。该装置包括组装式空心钻杆、一次性辅助定位绳、开口式辅助固定圆筒，其中组装式空心钻杆为底部带有组装螺纹的圆柱形空心金属杆；一次性辅助定位绳一端与孔隙水压计连接，另一端延伸至组装式空心钻杆的顶部；开口式辅助固定圆筒位于组装式空心钻杆下方并通过组装螺纹与组装式空心钻杆连接，组装螺纹下方设置有两个凹陷的辅助扳手定位槽，开口式辅助固定圆筒末端开有用于关于放置孔隙水压力计的长方形凹槽形卡口。该装置保证了孔隙水压力计埋没深度和位置的准确性，并且具有结构简单，操作简便，使用效率高，成本低廉，安全可靠等优点。
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公开(公告)号：CN105344750B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510917957.7
申请日：2015-12-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21D1/02
Abstract: 本发明揭示了一种铝钢复合板异辊径矫直辊辊系结构及其辊径确定方法，包括矫直辊和传动部件，所述矫直辊包括第一矫直辊和第二矫直辊，所述第一矫直辊与所述第二矫直辊呈上下交错排列，所述第一矫直辊位于上排，所述第二矫直辊位于下排。所述第一矫直辊与所述第二矫直辊分别与所述传动部件连接。本技术方案的矫直辊结构能够针对金属复合板上下表面材料力学性能的不同，在保证矫直效果的同时对金属复合板不同表面具有保护效果，同时能最大程度保证板材的咬入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115118558B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211002519.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动通信中OFDM/OQAM的自干扰消除方法及系统，涉及通信领域，该方法包括：在信源发出的基带信号中加入第一导频数据；基于加入第一导频后的数据生成待发送信号；将加入噪声信号后的待发送信号经过信道发送至接收端；从接收端接收的信号中获取导频数据记为第二导频数据；对当前第二导频数据进行LS信道估计，获得当前信道估计值；根据当前信道估计值和当前第二导频数据的相邻数据确定当前相邻数据的干扰值；若不满足迭代停止条件则利用当前干扰值获得更新后的第二导频数据，返回LS信道估计步骤；直到满足迭代停止条件，将接收端接收的信号减去当前干扰值作为接收端的最终接收数据，提高了接收到数据的准确性。
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公开(公告)号：CN115118558A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211002519.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动通信中OFDM/OQAM的自干扰消除方法及系统，涉及通信领域，该方法包括：在信源发出的基带信号中加入第一导频数据；基于加入第一导频后的数据生成待发送信号；将加入噪声信号后的待发送信号经过信道发送至接收端；从接收端接收的信号中获取导频数据记为第二导频数据；对当前第二导频数据进行LS信道估计，获得当前信道估计值；根据当前信道估计值和当前第二导频数据的相邻数据确定当前相邻数据的干扰值；若不满足迭代停止条件则利用当前干扰值获得更新后的第二导频数据，返回LS信道估计步骤；直到满足迭代停止条件，将接收端接收的信号减去当前干扰值作为接收端的最终接收数据，提高了接收到数据的准确性。
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公开(公告)号：CN114961731A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210894360.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京科技大学 , 招金矿业股份有限公司蚕庄金矿
Abstract: 本发明提供一种倾斜薄矿体空场嗣后机制砂充填回收矿柱的方法，属于矿山开采技术领域。该方法利用现有运输巷道和人行通风井，通过上中段沿脉运输巷道设计下行斜坡道至采场，采用机制砂胶结充填技术在采场内部形成了四周为2m厚胶结充填体人工矿柱、中部为废石的治理状态，人工矿柱确保了采场的安全性，间柱回采工作面位于人工间柱内，顶柱回采工作面位于胶结充填体顶板上，其中机制砂为矿山废石通过破碎加工后采用圆振动筛得到的小于10mm的砂粒。该方法新增采准量少，回采时间短，矿石回收率高，贫损两率低，安全生产系数高，采矿工艺简单，废石利用率高，充填成本低，机械化程度高，回采结束后采空区治理效果良好。
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公开(公告)号：CN114550166B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210436108.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种面向智慧大棚的果实检测方法、装置及存储介质，方法包括在YOLOv5的特征融合网络中嵌入两个CBAM注意力模块，分别用于对YOLOv5的骨干网络的低层的两个输出特征图进行关键信息提取和冗余信息去除；基于两个CBAM注意力模块所输出的两个注意力特征图进行特征融合，去除YOLOv5预测端的输出特征图的尺寸最小的预测分支，得到用于果实识别和定位的FR‑YOLOv5网络；将待检测图像输入至训练好的FR‑YOLOv5网络进行检测，得到每个果实在待检测图像中的位置坐标；根据各果实的位置坐标，依次从待检测图像中裁剪出每个果实的所在区域图像；将区域图像输入至训练好的进行果实成熟度分类的分类网络，得到各个果实的成熟度类别。该方法能降低检测复杂程度，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN114627437B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210525592.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种交通目标识别方法及系统，涉及图像识别领域，包括：采用弱监督深度卷积神经网络对无标注图像特征提取，将获得的检测结果作为伪检测标注，基于伪检测标注与采用选择性搜索方法对无标注图像提取的多个候选框的并交比，将并交比作为对应候选框的得分，构建区域得分标注集合，采用区域得分标注集合训练得到区域评估网络，训练基于区域评估网络的目标检测网络，以目标检测网中区域生成网络输出的候选框的得分的平均分对预测位置和伪检测标注的损失函数进行加权，从而进行损失优化和网络更新，获得训练好的目标检测网络，实现了采用非检测框的标注的数据集训练深度神经网络的方法，提高了目标检测模型的训练效率。
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