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公开(公告)号：CN107943128A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711422441.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D19/02
Abstract: 本发明涉及一种多自由度音圈隔振抑振结构及其控制方法，以两个作动器组成隔振抑振结构，将安装平台和基座串联起来，每个作动器由两个音圈电机与两片膜簧组成；当启用上音圈电机时，可以在安装平台与作动器的过渡平台之间提供一个负刚度，与下部膜簧的正刚度串联起来，理论上可以使结构整体刚度趋于无穷大，从而抑制安装平台带来的直接干扰；当启动下音圈电机时，提供一个可变阻尼，使基座振动在传递到作动器过渡平台时就得到良好的隔离，减弱甚至消除由下部膜簧柔性引起的低频共振，从而大幅削弱基座宽带振动对安装平台上高精密设备的影响。
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公开(公告)号：CN101676744B
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN200910180780.1
申请日：2007-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种复杂背景低信噪比下弱小目标高精度跟踪方法，该方法通过对复杂背景低信噪比下的图像进行预处理、基于二项分布判断准则的目标自适应门限分割提取目标后，再采用基于Kalman滤波器思想改进的曲线拟合算法进行目标的运动预测，并通过红外与可见光传感器的数据融合提高目标的检测概率、降低虚警概率；当目标形状发生改变时，利用边缘特征归一化的形状识别寻找特征不变量以达到目标的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN101424551B
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200810227800.1
申请日：2008-11-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种主动视觉非接触式伺服机构参数测量装置，它由测量屏幕、伺服机构安装平台、图像采集和处理系统、红光激光光源构成；在待测伺服机构上装有红光激光光源，它置于伺服机构安装平台上并安放在测量屏幕前，在它后方放置有数字摄像机对屏幕成像；该装置首先通过摄像机拍摄测量屏幕上的棋盘格图案，对摄像机标定；然后由伺服机构控制主机发出命令控制待测伺服机构转动，计算机提取图像中激光点坐标，结合摄像机标定的结果，实时计算并记录待测伺服机构在每个时刻的转角，由转角计算出角速度、指向精度、超调量等待测伺服机构的运动参数；该测量方法简便、灵活，该装置和测量方法通过无接触的方式，实现了对二轴伺服机构的运动参数的实时高精度测量。
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公开(公告)号：CN101676744A
公开(公告)日：2010-03-24
申请号：CN200910180780.1
申请日：2007-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种复杂背景低信噪比下弱小目标高精度跟踪方法，该方法通过对复杂背景低信噪比下的图像进行预处理、基于二项分布判断准则的目标自适应门限分割提取目标后，再采用基于Kalman滤波器思想改进的曲线拟合算法进行目标的运动预测，并通过红外与可见光传感器的数据融合提高目标的检测概率、降低虚警概率；当目标形状发生改变时，利用边缘特征归一化的形状识别寻找特征不变量以达到目标的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN101173987A
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：CN200710176606.0
申请日：2007-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种多模多目标精密跟踪装置及方法，该装置以数字伺服平台为支撑平台，由置于其上的CCD摄像机和红外传感器获得的图像信息经综合信息处理平台进行处理以取得目标的跟踪信息，并通过压缩及传输设备传送到控制中心进行监控。由图像信息获取目标跟踪信息的方法是进行复杂背景下弱小目标检测与跟踪的核心，该方法通过对低信噪比下的图像进行预处理后，使用基于二项分布判断准则的目标自适应门限分割提取目标，再通过红外与可见光传感器数据的融合提高目标的检测概率、降低虚警概率。对提取的目标进行运动检测与估计以获取其跟踪信息。当目标形状发生改变时，利用边缘特征归一化的形状识别寻找特征不变量以达到目标的精确跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118711003A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410803286.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的先验引导弱特征隐匿目标回归方法，首先对已标注数据进行数据增强增加数据泛化性；其次设计弱特征隐匿目标边缘推理方法，通过边缘引导的信息精炼模块辅助对弱特征目标的位置理解；而后在扩散模型架构下，以复杂场景作为条件信息，当前阶段数目，以及上一阶段输出作为当前阶段输入，进行初始阶段到当前阶段的高斯噪声预测，实现反向传播；再高斯噪声预测过程中使用由粗到精的思想，通过多层级特征融合对回归结果的进一步优化。这种隐匿目标回归采用区别于传统编码器‑解码器结构的扩散模型框架，可以针对弱特征隐匿目标实现像素级的回归，对弱特征目标细节重建方面、模型可解释性方面有更加优异的表现。
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公开(公告)号：CN118710553A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410847198.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积‑注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法。采用三维卷积‑注意力联合偏振复原模型，包括空间‑偏振三维注意力模块、空间‑偏振三维卷积模块，各模块连接融合形成多尺度层次化网络；设计基于斯托克斯物理模型的偏振复原损失函数来训练网络；提取、融合三维特征并进行偏振信息解算，从而由低信噪比、低分辨率图像得到高信噪比、高分辨率彩色可见光及偏振信息。本发明利用三维特征计算对空间、偏振、色彩多个维度进行协同特征提取和融合，通过层次化连接网络形成多尺度的卷积‑注意力联合机制，结合卷积对于局部细节特征提取的优势和注意力机制对于长程依赖建模的优势，从而提高彩色偏振图像复原效果。
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公开(公告)号：CN118674905A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410885014.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间耦合的3D高斯泼溅技术的视角合成方法，本方法中多尺度网格化模块结构用于将点云进行不同尺度下的规则化，网格中心点作为初始化控制点来指导局部3D高斯的生成情况；控制点本身有自己的可学习特征向量作为局部上下文特征，局部位置感知模块将其与当前局部空间的3D高斯位置特征进行融合；3D高斯属性解码模块使用融合特征推理估计控制点生成的3D高斯属性；冗余点剪裁模块根据优化过程中的规则设置对不符合规则的控制点进行剪裁；可微光栅化模块根据指定的相机内外参，将3D高斯投影到2D图像空间中进行渲染，得到该视角下的新视角合成结果。本发明用于解决3D高斯表征下优化收敛慢、易产生较多冗余高斯的问题。
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公开(公告)号：CN118229883A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410407878.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于空间面片单应性假设的特征匹配约束方法，以提高三维重建模型的精度和完整度，包括：挖掘不同视图间的特征匹配关系，通过邻域偏置学习模块为各像素值增添了自适应的偏移量，以获取其他视角下更可靠的像素匹配代价；提出基于空间面片单应性假设的特征匹配约束，利用三维空间下各面片与相机成像平面间的单应性推导，计算三维点与各视角图像之间的对应关系，计算三维点在不同视角图像间的特征匹配约束；设计损失函数部分，进一步提出了空间相邻面片法向量的平滑约束损失，证明了法向量约束三维重建网络的影响。本发明能够有效提高网络对室内小物体深度估计的精度，同时可应用于各类三维重建网络中。
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公开(公告)号：CN116977826B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311018319.2
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/063
Abstract: 本发明提供了一种边缘端计算架构下的可重构神经网络目标检测系统及方法，包含以下模块及功能：可重构神经网络加速器：对收集到的数字图像信号进行预处理，构建特征提取网络模块对图像进行初步特征提取，实现对图像实时智能增强处理；嵌入式处理器：承载神经网络主体推理计算功能，实现边缘计算架构下的目标检测；通信模块：进行图像数据的输入和输出，完成系统与外部的数据通信功能，满足跨处理器神经网络分布计算数据高速传输；存储器：用于存储处理器和可重构神经网络加速器所需的数据。本发明采用可重构神经网络加速器与嵌入式处理器协同处理的目标检测方法，设计合理，模块优势互补，针对边缘端计算架构下的目标检测效果良好、实时性高。
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