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公开(公告)号：CN110697686A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910875504.0
申请日：2019-09-17
Applicant: 北京化工大学
IPC: C01B32/16
Abstract: 本发明涉及一种加热粉末制备碳纳米管的方法，采用在热台上加热乙酰丙酮类化合物前驱体的方法来制备碳纳米管：先将热台温度升高，然后将乙酰丙酮铁粉末快速均匀地撒在高温热台上，乙酰丙酮铁前驱体开始燃烧，分解成金属纳米粒子和有机小分子碳源，金属纳米粒子催化有机小分子碳源生成碳纳米管，在火焰上方放置一片陶瓷板接收生成的大量的碳纳米管。该方法制备碳纳米管采用一步加热法，工艺简单，操作方便，对环境的污染小，可实现宏量制备。在木制品和泡沫等基底上收集的碳纳米管可直接用于光热转化，超级电容器，锂离子电池，吸波和电磁屏蔽等。
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公开(公告)号：CN108892122A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201811008066.X
申请日：2018-08-31
Applicant: 北京化工大学
IPC: C01B32/16
CPC classification number: C01B32/16
Abstract: 本发明涉及一种溶液燃烧制备碳纳米管的方法，采用在基底上点燃乙酰丙酮铁等前驱体的溶液的方法来制备碳纳米管：在基底上充分浸润乙酰丙酮铁等前驱体的溶液，点燃后燃烧，体系温度升高，乙酰丙酮铁等前驱体分解成金属纳米粒子和有机小分子碳源，金属纳米粒子催化有机小分子碳源生成碳纳米管。该方法制备碳纳米管工艺简单，操作方便，不需要额外的设备，对环境的污染小，可实现宏量制备。制备的碳纳米管可用于光热转化，超级电容器，锂离子电池，吸波和电磁屏蔽等。
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公开(公告)号：CN105550657A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510977092.3
申请日：2015-12-23
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00288
Abstract: 基于关键点的改进SIFT人脸特征提取方法，本方法采用了基于关键点的改进SIFT人脸特征提取的方法。通过定位人脸中的五个关键像素点，并利用SIFT方法中的方向直方图来描述这五个关键点，从而形成鲁棒的人脸图像特征向量。结合双线性相似度函数和马氏距离来计算两个人脸特征向量之间的相似度得分值。采用KELM分类器对相似度得分值进行二值分类，得分值较高的一类人脸图片，两张人脸图片均被判为来自于同一个人，而得分值较低的一类人脸图片，两张人脸图片均被判为来自于不同的人。在人脸特征向量的基础上进行人脸识别的过程中，结合了双线性相似度函数和马氏距离来计算两特征向量的相似度得分值，增强了类间的可辨别性。
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公开(公告)号：CN110697686B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910875504.0
申请日：2019-09-17
Applicant: 北京化工大学
IPC: C01B32/16
Abstract: 本发明涉及一种加热粉末制备碳纳米管的方法，采用在热台上加热乙酰丙酮类化合物前驱体的方法来制备碳纳米管：先将热台温度升高，然后将乙酰丙酮铁粉末快速均匀地撒在高温热台上，乙酰丙酮铁前驱体开始燃烧，分解成金属纳米粒子和有机小分子碳源，金属纳米粒子催化有机小分子碳源生成碳纳米管，在火焰上方放置一片陶瓷板接收生成的大量的碳纳米管。该方法制备碳纳米管采用一步加热法，工艺简单，操作方便，对环境的污染小，可实现宏量制备。在木制品和泡沫等基底上收集的碳纳米管可直接用于光热转化，超级电容器，锂离子电池，吸波和电磁屏蔽等。
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公开(公告)号：CN112215878A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011216382.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) , 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SURF特征点的X光图像配准方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：选取一幅X光图像的感兴趣区域，进行预处理和线特征的提取；在用于配准的X光图像中选取相应的感兴趣区域，进行预处理和线特征的提取；基于SURF方法分别对感兴趣区域进行特征点提取；根据特征点的特征描述，组成匹配的特征点对；随机选取4组匹配的特征点对，进行投影矩阵的计算；根据投影矩阵映射，计算映射后的距离损失值；进行多轮计算，保留最小的距离损失值及对应的投影矩阵并输出，按照输出的投影矩阵进行图像配准。本发明能够快速、准确地实现多源图像配准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778536B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201611065464.6
申请日：2016-11-28
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的实时高光谱显微图像细胞分类方法，属于生物医学图像领域。本发明的具体创新点在于基于FPGA来实现高光谱图像分类。采用的高光谱图像分类方法是基于协作表示的分类方法，简称CRC。通过对成像光谱仪采集到的细胞图像进行一系列处理，将图像数据输入到FPGA上，对细胞进行分类，得到数据结果，判断是否存在病变细胞。利用高光谱成像技术在生物医学上研究己经取得了一定的进展，但将此技术应用在FPGA上还很少。将此技术在FPGA上实现后，可以快速实时地对细胞图像进行处理分类，大大地提高细胞图像处理分类的效率。减少人工识别，可以降低误诊率，使医生可以在这方面得到一定的解放，也可以使病人对诊断结果更加放心。
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公开(公告)号：CN110551326A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910782830.7
申请日：2019-08-23
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及一种纤维素纳米晶/二氧化钛手性向列结构复合薄膜及其制备方法：将二氧化钛前驱体钛酸四丁酯溶于乙醇中，再缓慢滴入浓硫酸水解制备的纤维素纳米晶溶液中，通过室温环境下缓慢自然干燥来制备纤维素纳米晶/二氧化钛手性向列结构复合薄膜，纤维素纳米晶体在成膜过程中自组装成手性螺旋结构，钛酸四丁酯的水解产物在此过程中均匀的附着于纤维素纳米晶体周围，共同参与自组装过程。该方法通过一步法制备手性螺旋结构的复合薄膜，工艺简单，操作方便，不需要额外的设备，对环境的污染小，可实现宏量制备。制备的复合薄膜可用于光学器件，湿度传感器，防伪材料等。
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公开(公告)号：CN109461176A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811234531.1
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本申请涉及一种高光谱图像的光谱配准方法，包括：获取两个高光谱图像；对每个高光谱图像分别进行预处理，得到两个预处理后的高光谱图像；分别在每个预处理后的高光谱图像中，选取一个点的光谱曲线，得到两条光谱曲线；基于SIFT算法，分别提取每条光谱曲线上的特征点，得到两组特征点，每组特征点由一条光谱曲线上的特征点组成；对两组特征点进行匹配，得到匹配的特征点；将光谱曲线上匹配的特征点所对应的区域作为重叠区域，对重叠区域进行均值融合，得到融合后的区域；对融合后的区域和非重叠区域进行拼接，得到光谱配准后的光谱曲线。达到去除光谱曲线的冗余性的效果，并充分利用多源数据的光谱信息。
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公开(公告)号：CN105608433B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510977129.2
申请日：2015-12-23
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 一种基于核协同表达的高光谱图像分类方法，本发明采用一种可操作性强的波段选择策略进行特征选取，并在选择出的不同特征组的基础上分别进行局部二值模式空间特征提取，而后进行核协同表达分类。最终将各组特征对应的分类结果以残差级融合策略进行融合并获取最终的高精度分类结果。本发明结合LBP算子提取数据的纹理特征，LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点，并且计算简单，进一步增加了待分类特征的鲁棒性。最后使用采用核协同表达分类器进行分类，较传统的稀疏方式有更好的计算效率，而且可以对非线性空间数据进行分类，应用范围更为广阔，应用性能更为优异。
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公开(公告)号：CN105911532B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610500585.2
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 基于深度协同的合成孔径雷达回波并行模拟方法，属于合成孔径雷达应用技术领域。传统的CPU+GPU异构计算模式下，通常CPU是处理逻辑性较强的运算，而GPU是处理数据相对比较密集且适合并行进行的计算。本发明在充分调研了国内外对SAR回波快速模拟相关文献的基础上，借鉴了相关星载SAR回波模拟的并行仿真算法，提出了一种基于SIMD异构并行的星载SAR回波快速模拟仿真方法，通过多核矢量化扩展CPU/众核GPU的深度协同并行加速SAR回波仿真过程，并在此基础上进行了冗余计算的优化和针对SAR回波过程中不规则问题计算的深度并行优化，实验结果表明通过经优化的CPU/GPU异构协同的模式相比于传统的串行计算方法，在计算效率上能够达到2‑3个数量级的提升。
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