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公开(公告)号：CN119292302A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411390049.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G05D1/46 , G06F16/9035 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的无人机飞行轨迹控制方法，涉及数据分析技术领域，本发明通过数据库对当前目标地点及任务数据进行同类型任务历史数据进行调取并对当前无人机飞行任务进行轨迹预规划；通过无人机实时环境监测系统对飞行环境数据进行实时评估，基于评估数据对预规划飞行轨迹进行调整判断；基于预规划飞行轨迹判断结果，对存在调整需求的轨迹点进行关联空间安全分布点分析，基于分析数据构建对应安全分布点集合；通过对集合中各空间安全分布点进行综合安全效能评估，并根据评估结果对预规划飞行轨迹进行调整；对无人机实时飞行数据进行监控端反馈，同步对实时轨迹调整记录进行显示并对无人机反馈轨迹调整命令。
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公开(公告)号：CN117877122B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410162484.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06V40/20 , G06T3/4053 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于轻量型ViT和注意力机制的红外人体姿态估计方法，其包括获取红外图像数据；构建MSF‑MobileViT网络模型，通过MSF‑MobileViT网络模型提取得到红外图像数据的高分辨率且语义信息丰富的特征表示；构建DAs‑MPPE网络模型，通过DAs‑MPPE网络模型生成L来编码肢体之间的关联度，再生成S来预测关节点的位置；在两个网络模型的协同训练过程中，采用一致性和置信度评估两种评估标准，多次输出选取可信度高的无标签数据纳入对方网络的训练集中，稳定的选取无标签数据添加伪标签。本发明将MSF‑MobileViT网络模型和DAs‑MPPE网络模型结合进行红外人体姿态估计，从而定位图像中所有人的关节点和肢体位置，有效克服了现有红外人体行为识别技术中存在的弊端。
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公开(公告)号：CN117633587B
公开(公告)日：2024-12-06
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：CN117636426B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311573364.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本公开涉及一种基于注意力机制的面部和情景情感识别方法，通过引入注意力机制，使模型在特征提取过程中将更多的注意力用于关键信息的学习，在两个支路的情感识别中都有效提升了模型的识别率。在面部表情识别支路，通道注意力机制的引入提升了模型对关键信息的表达能力，特征选择融合方法缓解了面部表情不确定性引起的模型表现差的问题。在情景支路使用多尺度融合的方式增强模型对图像高级语义和空间信息的表达能力，通过高级特征和低级特征的互补，提升了模型的情景情感识别效果，并在最后的对比实验中证明，本申请的情感识别方法在数据集上能够得到比其他方法更好的识别效果。
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公开(公告)号：CN118038550A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410162481.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于ViT和ST‑GCN的红外人体行为识别方法，其包括获取红外视频数据；构建Lite‑ViTAPose姿态估计模块，利用Lite‑ViTAPose姿态估计模块提取红外视频中每一帧的人体姿态，将提取到的人体姿态经过处理、转换形成骨骼序列，作为网络输入；其中，Lite‑ViTAPose姿态估计模块包括基于多尺度特征融合的MobileViT模块和基于残差双头注意力机制的多人姿态估计器DAs‑MPPE；构建2s‑ViTGCN行为估计模块，基于输入的骨骼序列，利用2s‑ViTGCN提取该骨骼序列的时空特征，从而识别出人体的动作；其中，2s‑ViTGCN行为估计模块包括双流神经网络、ViTGCN块以及ViTGCN层。本发明将Lite‑ViTAPose模块和2s‑ViTGCN行为估计模块结合进行红外人体行为识别，有效克服了现有红外人体行为识别技术中存在的弊端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117935330A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311787209.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明提供一种基于图卷积网络多源域融合的行人重识别方法，其包括在选取数据集，分为目标域数据集和源域数据集；构建基于ViT的特征提取模型；基于图卷积网络进行多源域融合；为不同的源域分别设置有分类器，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，并按照该距离将其伪标签分配给最近的类别中心所属的类别；将提取后的特征分为两个支路计算损失函数，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，输出行人重识别结果。应用本发明可以有效实现对不同领域特征的深度融合，以及达到高精度的无监督域适应行人重识别的目的。
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公开(公告)号：CN117636426A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311573364.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本公开涉及一种基于注意力机制的面部和情景情感识别方法，通过引入注意力机制，使模型在特征提取过程中将更多的注意力用于关键信息的学习，在两个支路的情感识别中都有效提升了模型的识别率。在面部表情识别支路，通道注意力机制的引入提升了模型对关键信息的表达能力，特征选择融合方法缓解了面部表情不确定性引起的模型表现差的问题。在情景支路使用多尺度融合的方式增强模型对图像高级语义和空间信息的表达能力，通过高级特征和低级特征的互补，提升了模型的情景情感识别效果，并在最后的对比实验中证明，本申请的情感识别方法在数据集上能够得到比其他方法更好的识别效果。
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公开(公告)号：CN115493812A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210814885.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明公开了用于小型镜头调制传递函数检测的变焦镜头及检测方法，包括从前往后依次设置的照明光源模块、目标分划板、待测镜头模组、辅助成像镜头和工业相机，所述目标分划板位于待测镜头的焦平面上，所述辅助成像镜头为变焦镜头。本发明采用的变焦辅助成像镜头，焦距范围25mm～60mm，变焦镜头有一次中间实像面，可以有效的减小镜头的口径，同时满足各个焦段工作下有较长的入瞳距离，可以保证多路检测相机的安装空间，和待测镜头配合使用不产生光线遮拦。辅助成像镜头光学性能较好，对待测镜头的调制函数测量影响小。
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公开(公告)号：CN106779065A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611092741.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G06N3/08
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列的最大功率点跟踪方法及系统，通过分析BP与GA‑BP神经网络算法对光伏阵列最大功率追踪情况可以看出，随着外界环境的变化，运用遗传算法优化的BP神经网络能够以高精度，高速率的状态，保持较准确追踪最大功率点。
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公开(公告)号：CN221820292U
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202420649180.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本实用新型涉及无人机起落架技术领域，尤其涉及一种应用于无人机的四足自平衡降落架，本实用新型的四足自平衡降落架采用四个脚架组件通过第一舵机驱动可独立的绕Z轴往复摆动以实现前后移动，支撑脚通过第二舵机驱动可独立的绕其与第二支臂和/或第三支臂的铰接点摆动以实现左右移动，因此可以带动无人机稳定的行走勘察；并且四个脚架组件可以单独地控制其支撑脚的摆动幅度，以实现在倾斜地面也将安装平台/无人机调整至水平状态，以及在无人机降落时四个脚架组件可独立地进行伸展或收缩以适应不同高度或倾斜度的地面，使无人机能够水平地降落到地面，即本实用新型的四足自平衡降落架可以给无人机提供安全、稳定的起降条件。
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