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公开(公告)号：CN105114157A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510366593.8
申请日：2015-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: F01N3/20
CPC classification number: Y02T10/24
Abstract: 本发明公开了一种发动机过渡工况的分段尿素喷射方法，该方法适用于安装有SCR(Selective Catalytic Reduction)选择性催化还原系统的发动机，通过一种分段式尿素喷射方法，同时兼顾氮氧转化效率和NH3泄漏不超标，尤其适用于氮氧排放增加时，可以通过该方法快速达到理想的氮氧转化效率，并控制NH3泄漏不超标。主要包括四个基本步骤：获取不同工况(转速、扭矩、空速、排温等)下氨氮比与氮氧转化效率的对应关系，找到氮氧转化效率的拐点；根据实际需求，确定合理的氨氮比和喷射时间；在不同工况下，设计不同氨氮比进行分段式尿素喷射，记录不同氨氮比对应的NH3泄漏情况；考虑实际边界条件和优化目标，提出一种合理的分段式尿素喷射方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625679A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411654402.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种远距离铁轨识别及障碍物检测方法及系统，硬件层面上将长焦光学系统与超高速工业相机结合搭建高采集帧率和远距离光学探测系统，软件层面上针对铁轨左右轨道线的识别和视觉分割划定障碍物检测的感兴趣区域，并执行基于目标检测的轨道障碍物入侵检测算法等高级视觉任务，最终实现对远距离铁轨以及轨道障碍物的高帧率识别和检测。本发明使用焦距为2000mm的施密特‑卡塞格林光学系统，结合1920*1080分辨率和3000帧每秒的超高速工业相机搭建远距离高帧率光学探测平台并架设在列车的驾驶位上，实时探测6km范围内的铁路状况，能够预防列车因高速行驶导致制动距离过长而造成的严重事故。相比较传统的列车驾驶员人眼观测和基于激光雷达扫描成像方式，通过远距离光学观测平台和后端实时检测系统能够实现更远的探测距离、更好的检测及识别鲁棒性以及更高的帧率。
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公开(公告)号：CN113507565B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110869352.0
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N23/695
Abstract: 本发明公开了一种全自动伺服跟踪拍摄方法，根据运动目标在图像中的位置，对基础轨迹数据进行微调，实现了对运动目标的全自动的跟踪拍摄，方便运动员和教练员快捷且直观地回顾运动员的运动情况，扩宽了单一机位的视频采集范围，避免了专业技术人员在恶劣环境中执行跟踪拍摄任务，可应用于运动员训练、赛事转播和恶劣环境监测等场合。本发明通过使用目标检测与目标跟踪前后帧候选框双向比对策略，在长时间的跟踪中，有效解决目标位置的累计误差而导致伺服跟踪平台出现跟踪偏差甚至是出现振荡的问题，同时避免运动员处于位置不可预测的高速运动状态时，某一帧的较大范围差错就会导致高精度伺服跟踪平台“丢失”目标的问题。
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公开(公告)号：CN116883242A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310869869.9
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角度匹配的图像拼接方法，属于机器视觉技术领域，主要涉及求解图像在待拼接平面位置和逐像素填充的问题。该方法通过依靠采集图像的转台信息与相机指向待拼接平面时的转台角度差值作为外参，并利用内外参数反解出拼接平面上某一点对应的图像帧像素点，将该点的像素值填充至拼接平面。本发明不需要依赖图像特征进行匹配，因此在极端复杂场景和视角宽广的场景具有极大的应用价值；此外，本发明可以保证放大图像局部后仍保持清晰的画质，不会产生由于广角镜头带来的桶形畸变等问题。
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公开(公告)号：CN113507565A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110869352.0
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种全自动伺服跟踪拍摄方法，根据运动目标在图像中的位置，对基础轨迹数据进行微调，实现了对运动目标的全自动的跟踪拍摄，方便运动员和教练员快捷且直观地回顾运动员的运动情况，扩宽了单一机位的视频采集范围，避免了专业技术人员在恶劣环境中执行跟踪拍摄任务，可应用于运动员训练、赛事转播和恶劣环境监测等场合。本发明通过使用目标检测与目标跟踪前后帧候选框双向比对策略，在长时间的跟踪中，有效解决目标位置的累计误差而导致伺服跟踪平台出现跟踪偏差甚至是出现振荡的问题，同时避免运动员处于位置不可预测的高速运动状态时，某一帧的较大范围差错就会导致高精度伺服跟踪平台“丢失”目标的问题。
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公开(公告)号：CN108337123A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810233458.X
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: H04L41/147 , H04L41/145 , H04L63/20
Abstract: 本发明涉及个体网络安全意识态势预测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对普通个体的网络安全意识数据进行预处理和属性选择，然后进行个体网络安全意识等级判定，利用朴素贝叶斯算法计算出个体各个等级初始概率、个体初始概率和单步转移矩阵，构建马尔可夫链，从而建立针对不同风险等级人群的网络安全意识态势变化概率预测系统。与现有技术相比，本发明在进一步提升个体网络安全意识态势变化概率预测准确率的同时，可以根据不同个体输入的数据选择对应风险等级的预测模型，预测多年内变化的概率，处理速度快，能够达到对个体未来安全意识变化态势进行预测、防患于未然的目的。
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