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公开(公告)号：CN117196158B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311453686.5
申请日：2023-11-03
IPC: G06Q10/063 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的东方白鹳幼鸟时期划分方法，其包括：步骤1，获取东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，每一数据作为一个轨迹点；步骤3，计算同一东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的每一轨迹点分别到幼鸟所住巢的离巢距离；步骤4，确定每只幼鸟在各关键时期的开始时间，以获得每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果；步骤5，获取同一东方白鹳巢号对应巢中每两只幼鸟在同日的活动区重合度随时间变化的信息；步骤6，对每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果进行调整。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获得每只东方白鹳的幼鸟时期划分结果。
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公开(公告)号：CN117639099A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311615130.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 北京信息科技大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种多目标优化器的高渗透率光伏配电台区优化运行方法。本方法包括：定义待优化的光伏配电台区的目标函数、决策变量和约束条件；设计多目标优化器：随机产生初始种群，对当前种群进行非支配排序后，使用基于参考点临界层中的环境选择方法进一步筛选出更优的种群进入下一代，依据搜索机制更新下一代种群新的位置，计算当前所有种群个数的目标函数值，重复操作直至到达最大迭代次数，使用熵权法从Pareto解集中选择最终种群，输出当前种群和目标函数的结果。该方法对高维非线性的含高渗透率的配电台区优化运行问题具有更强的求解能力和更快的求解速度，且多目标优化器的应用方法更方便，适应性更强。
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公开(公告)号：CN116777750B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310943431.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置，其包括：S1，通过低通滤波器#imgabs0#对低视差分辨率聚焦堆栈频谱#imgabs1#进行视差维滤波，并输出；S2，对S1输出的滤波后的聚焦堆栈频谱#imgabs2#进行三维傅里叶逆变换，获得高视差分辨率的聚焦堆栈#imgabs3#。本发明获得的高视差分辨率的聚焦堆栈能够为视差估计等计算成像应用提供数据支撑。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN116740622B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311027313.1
申请日：2023-08-16
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征编码的密集油滴目标检测计数方法和装置。该方法包括：步骤1，采集密集油滴目标视频数据；步骤2，对视频数据的油滴识别定位，获得每一油滴的边界框；步骤2包括：先对密集油滴目标视频数据多尺度特征编码，获得特征权重；再对特征图进行增强处理，获得增强特征图；其次对增强特征图引导处理，获得密集油滴的特征图；最后使用回归和分类思想对密集油滴目标的特征图进行检测，获得每一个油滴的边界框。本发明涉及计算机视觉技术领域和石油开采与加工领域，解决了密集油滴目标检测中存在多形态以及遮挡导致难以检测的技术问题。本发明能够提升网络对不同形态目标的学习能力，还能增强对密集油滴遮挡场景的识别能力。
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公开(公告)号：CN116721142A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311000568.9
申请日：2023-08-10
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域匹配正则化的由光场数据估计视差的方法及应用。基于区域匹配正则化的由光场数据估计视差的方法包括：步骤1，建立用于衡量区域匹配窗口区域匹配窗口准确性和稳定性的窗口适应性度量函数；步骤2，建立场景视差估计优化模型；步骤3，利用搜索法实现区域匹配正则化，得到最优区域匹配窗口；步骤4，利用最优区域匹配窗口，求解最优视差函数。本发明用于对四维光场数据进行高精度和高鲁棒性的视差估计，以及用于场景三维重建、虚拟现实和三维显示等。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111932648B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010766903.6
申请日：2020-08-03
Abstract: 本发明公开了一种由螺旋采样光场数据重建三维物体的方法，其包括：步骤1，将螺旋采样光场数据表示为Ls(x，y，Φ)：相机采集到的光场数据为螺旋采样光场数据，s表示螺距，为螺旋角度，表示在第k层下的旋转角度，x、y分别为相机的探测器平面在世界坐标系中的横、纵坐标；步骤2，建立物点在螺旋采样光场下的理想轨迹方程；步骤3，进行亚光圈区域匹配，追踪匹配点在螺旋采样光场数据中的轨迹；步骤4，对轨迹进行参数拟合，得到匹配点的三维坐标，重构三维物体。本发明方法能够实现高精度的物体三维表面重构，由于与螺旋CT数据采集模式相匹配，可与螺旋CT一起构成同时重构物体表面和内部结构信息的双模态成像系统。
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公开(公告)号：CN114626476A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210279684.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer和部件特征融合的鸟类细粒度图像识别方法及装置，该方法包括：步骤1，通过将预处理后的图像输入基于Transformer架构网络的特征编码器，提取出基础特征图，并将所述基础特征图输入注意力模块，生成部件注意力图；步骤2，将所述基础特征图和所述部件注意力图进行双线性注意力池化操作，获得判别性部件特征；步骤3，通过将判别性部件特征在通道维度上进行拼接，得到融合了判别性部件信息的增强特征表示；步骤4，通过将增强特征表示输入全连接层，完成类别的映射，并通过交叉熵损失和中心损失对模型参数进行优化。本发明能够实现在弱监督下对鸟类图像进行高精度识别。
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公开(公告)号：CN112381830A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011300818.7
申请日：2020-11-19
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YCbCr超像素和图割的鸟类关键部位提取方法和装置，该方法包括：步骤1，在YCbCr颜色空间下，对鸟类图像进行超像素分割，形成图割模型的node顶点；步骤2，对鸟类图像中的背景和鸟身体的各关键部位进行多边形标记，并制作背景和关键部位的标签类型，形成图割模型中的Terminal节点；步骤3，利用超像素的颜色直方图和纹理直方图比较两个超像素的相似程度，计算两Node节点之间的边以及Node节点与Terminal节点之间的边；步骤4，构建图割模型中目标函数，并进行优化求解，得到鸟类关键部位分割结果。本发明能够获得鸟类具有区分性的精确关键部位特征，有助于避免拍摄角度、光照及姿态的影响，提高鸟类图像细粒度分类与识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109325981B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201811070094.4
申请日：2018-09-13
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于聚焦像点的微透镜阵列型光场相机几何参数标定方法，该方法包括以下步骤：S1，根据微透镜阵列型光场相机的聚焦成像光路图，得到物点与聚焦像点关于主透镜的映射关系；S2，根据微透镜阵列型光场相机的聚焦成像光路图，得到聚焦像点与探测器像点关于微透镜的映射关系；S3，根据检测得到的探测器像点，求解聚焦像点的坐标；S4，根据S3获得的聚焦像点的坐标，求解标定模型中的相机内部参数矩阵和外部参数矩；S5，通过S4获得的相机内部参数矩阵和外部参数矩阵，标定微透镜阵列型光场相机的几何参数。通过采用本发明提供的方法，进行微透镜阵列型光场相机的几何参数标定，可以为后续光场数据校准和实现计算成像提供可靠的参数。
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公开(公告)号：CN109257524B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201811070102.5
申请日：2018-09-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wigner分布函数的全聚焦扫描成像方法，该方法包括：S1，通过Winger分布函数描述波前；S2，根据波前的Winger分布函数建立基于Winger分布函数的光传播模型，并利用基于Winger分布函数的光传播模型建立全聚焦成像模型；S3，在全聚焦成像模型中，利用基于Winger分布函数的光传播模型，推演得到成像系统的点扩散函数；S4，分析成像系统的点扩散函数，将全聚焦扫描得到的数据表达成全聚焦图像和点扩散函数的卷积；S5，根据全聚焦图像和点扩散函数的卷积，利用反卷积方法计算全聚焦图像。通过采用本发明提供的方法，基于聚焦扫描装置获取的聚焦扫描数据，可以实现清晰的全聚焦成像，同时也可以为聚焦扫描成像模型的景深拓展性能分析与扫描范围的选择提供了理论依据。
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