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公开(公告)号：CN108416020A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810181904.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于IETM的装备辅助维修系统，本系统后端采用SSM架构，前端采用Olive Admin，其为基于Bootstrap3.1.0制作的响应式后台管理模板，数据库是Mysql，用于IETM查阅、知识训练及使用维修人员的工作管理，该系统包括数据包管理模块、工作管理模块、学习管理模块、权限管理模块、用户管理模块、角色管理模块、履历管理模块、日志模块。采用本发明的技术方案，针对S1000D规范制作的IETM进行开发，方便使用维护人员学习理论、训练及工作。
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公开(公告)号：CN108270668A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810093535.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于消息队列的模型文件处理的方法属于消息队列及数据传输领域。系统应用服务器、模型解析服务器和邮件服务器；将解析模型的请求发送到应用服务器，应用服务器将请求中的信息封装成消息发送到消息队列中，然后直接响应请求，而不等待模型解析完毕后再响应；模型解析服务器监听到消息队列中有请求解析模型文件的消息后，会消费这条消息，模型解析服务器解析完毕后，也会向消息队列总发送一条解析完毕的消息；邮件服务器监听着消息队列中模型解析完毕的消息，当监听到解析服务器发送的解析完毕的消息后，会对消息进行消费，并发送解析结果。本发明改善iSIGHT模型文件解析过程中的耗时和消耗系统资源的问题。
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公开(公告)号：CN105245841A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510647067.9
申请日：2015-10-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 一种基于CUDA的全景视频监控系统，首先，利用相位相关法估计多个视频图像间的重叠区域，在重叠区域内提取SURF特征点并进行配准，这样做缩短了算法时间，也减少了后续的误匹配；然后，本发明提出了基于改进的最佳融合线与多分辨率算法相结合的融合算法，消除了边缘跳变和鬼影现象，改善了视频的视觉效果；最后在融合阶段利用了GPU加速，进一步提高了拼接速度。实验结果表明，该方法能够有效的实现3路监控视频的实时拼接，帧率达到20帧，相比于传统CPU版本更能能够满足视频拼接的实时要求。
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公开(公告)号：CN103839245A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410072449.9
申请日：2014-02-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 基于统计规律的Retinex夜间彩色图像增强方法属于夜间彩色图像处理技术领域，其特征在于，分析输入图像与基于双边滤波的Retinex算法处理得到的或者输入图像与基于多尺度的Retinex算法处理得到的光照估计图像像素值之间的变换关系，变换关系曲线用圆形曲线进行拟合。拟合过程中，按所述变换关系曲线均过点(255,255)以及用输入图像各点像素值的均值表示圆形曲线与Y正半轴的交点坐标的统计方法来求解圆半径值及圆心坐标值，从而得到输入图像与拟合后光照估计图像的圆形曲线表达式，进而得到基于统计规律的输入图像的反射图像。本发明与现有的Michael？Elad提出的算法以及MSRCR算法相比，在图像的对比度、算法时间复杂度以及增强效果上均有所提高。
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公开(公告)号：CN103136734A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310062451.3
申请日：2013-02-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: POCS超分辨率图像重建时边缘Halo效应的抑制方法，属于图像处理技术领域，包括：读取低分辨率图像序列；采用小波双三次插值法来获取凸集投影的高分辨率初始估计值；采用预滤波亚像素迭代法进行运动估计实现低分辨率图像配准；综合考虑高分辨率估计图像像素点的空间位置信息和灰度信息约束确定具有边缘保持特性的点扩散函数；根据各低分辨率观测帧和参考帧之间的相关性确定可变长的松弛投影参数值；结合所获得的高分辨率初始估计值、具有边缘保持特性的点扩散函数与可变长的松弛投影参数，采用POCS方法进行超分辨率重建，从而提升图像空间分辨率并获得理想的高分辨率图像。本发明能够很大程度上降低重建图像中的边缘Halo效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120071217A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510143847.3
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于运动矢量引导局部注意力的视频目标检测方法，在单帧检测模型基础上，利用视频帧间的时间相关性，通过相邻帧传播特征以增强当前帧特征。上述方法包括：使用递归融合的视频目标检测框架；通过运动矢量引导局部注意力对齐的方式进行特征对齐；采用Faster R‑CNN作为单帧检测模型。将Faster R‑CNN分为特征提取网络和目标检测任务网络，每个视频帧都需送入特征提取网络以提取视频帧特征，在时间维度上利用运动矢量引导局部注意力方式传播一个含有历史帧中语义信息的记忆特征，通过特征融合增强当前帧特征，每个视频帧的增强特征图既用于当前帧的检测，也为下一帧检测提供足够的语义信息和时间信息，实现了精度与速度的良好平衡。
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公开(公告)号：CN114821164B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210385028.6
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于孪生网络的高光谱图像分类方法，包含三个部分：设计基于空间光谱信息的孪生残差网络分类模型；设计基于多尺度特征融合并行分支的孪生残差特征提取网络；设计基于空间和通道注意力机制的孪生残差特征提取网络；本发明利用多尺度特征融合扩大特征提取网络的感受野，能够捕获像素之间的全局依赖性，同时增加网络的宽度获得更多的非线性特征，进而得到更好的分类效果。利用基于空间和通道注意力的特征提取网络，应用通道注意力、空间注意力模块于高光谱图像光谱、空间信息的特征提取网络上，通过使用注意力机制增强空间或光谱重要特征抑制不必要的特征，在增加少量计算量的情况下获得更明显的性能提升。
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公开(公告)号：CN114241053A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111662790.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/73 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/98 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于改进的注意力机制FairMOT多类别跟踪方法，本发明充分利用无人机拍摄的视频，通过引入通道和空间注意力机制的多目标多类别目标追踪算法，对无人机拍摄的视频序列中存在的目标进行追踪及其运动轨迹可视化显示。具体包括如下步骤，首先对无人机数据集进行预处理；构建模型；训练网络；多类别多目标追踪算法的性能评估；在FairMOT的DL34‑base的基础上添加了注意力机制，使网络更好的学习图像中的语义信息和空间信息。还对网络的其它结构进行了修改，在目标检测分支中修改heatmap检测头与box size检测头，使得目标检测分支对于目标中心点位置和目标尺寸的预测的精确度更高，进而对整个模型的追踪性能有了不错的提升，本发明具有更高的追踪精准度。
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公开(公告)号：CN108270668B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810093535.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于消息队列的模型文件处理的方法属于消息队列及数据传输领域。系统应用服务器、模型解析服务器和邮件服务器；将解析模型的请求发送到应用服务器，应用服务器将请求中的信息封装成消息发送到消息队列中，然后直接响应请求，而不等待模型解析完毕后再响应；模型解析服务器监听到消息队列中有请求解析模型文件的消息后，会消费这条消息，模型解析服务器解析完毕后，也会向消息队列总发送一条解析完毕的消息；邮件服务器监听着消息队列中模型解析完毕的消息，当监听到解析服务器发送的解析完毕的消息后，会对消息进行消费，并发送解析结果。本发明改善iSIGHT模型文件解析过程中的耗时和消耗系统资源的问题。
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公开(公告)号：CN110929601A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911090617.6
申请日：2019-11-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了基于深度字典学习的人群异常检测方法，对人群视频序列的每一帧图像进行尺度缩放，根据三个不同尺度形成一个三层图像金字塔；对金字塔的每一层图像进行时空立方体采样，提取空间上不重叠区域的三维梯度特征；对每一层视频序列，将同一空间区域上连续5帧的三维梯度特征叠加在一起，组成一个三维时空梯度特征；建立基于深度字典的人群异常检测模型；建立深度字典学习模型，即对带有非线性激活的深层字典学习问题，建立目标函数；采用贪婪法进行逐层训练学习，其中，第一层和中间层采用稠密特征，最后一层采用稀疏特征；最后进行异常检测；本发明克服了传统的字典学习只利用浅层特征信息，提高人群异常检测的准确率。
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