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公开(公告)号：CN110641737B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910956139.6
申请日：2019-10-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的X构型储能式变速控制力矩陀螺机构及其控制方法，属于航空航天技术领域。X构型储能式变速控制力矩陀螺机构主要由真空室、封闭式外框架、立柱、和四个呈X构型分布的储能式变速控制力矩陀螺构成。四个力矩陀螺分成两两成对安装。储能式变速控制力矩陀螺之间的夹角范围为0～180°。本发明还公开一种用于柔性航天器振动能量一体化控制方法，用于控制所述力矩陀螺机构。本发明无需专门轮速平衡控制算法，仅需简单控制指令即能够实现柔性航天器振动能量一体化控制，并实现飞轮轮速平衡，进而不会因长期转速不均匀带来硬件寿命差异，提高硬件整体寿命；所述的X构型储能式变速控制力矩陀螺机构能够维持机构输出力矩在恒定方向，提高系统控制性能。
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公开(公告)号：CN112200264A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011157901.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散射复用的高通量免成像分类方法与装置，其中，方法包括以下步骤：使用散射介质对目标光场进行散射，得到散射后的散斑光场；选取并保留部分散斑光场，对部分散斑光场进行编码调制，并使用单像素探测器采集编码调制后的耦合数据，得到对应不同编码的单像素测量数据；设计并训练深度学习神经网络，网络的输入为单像素测量数据，输出为目标场景的分类结果；将采集的实际单像素测量数据输入深度学习神经网络中，得到成像分类结果。该方法仅需采集经过散射后的部分散斑图的单像素测量数据，无需经过图像重建即可输出场景分类的语义结果，具有效率高、计算复杂度低的特点。
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公开(公告)号：CN111795949A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010534696.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提出一种抗散射成像方法与装置，包括以下步骤：获取散斑图；计算散斑图的自相关信息，对自相关信息进行傅里叶变换后取模值获取原始目标傅里叶域幅值信息；对散斑图进行分块处理得到N张子散斑图，并利用N张子散斑图计算双谱得到双谱相位；其中，N为正整数；根据双谱相位计算原始目标傅里叶域相位的初始估计值，并利用高斯牛顿优化方法对初始估计值进行迭代优化得到高精度傅里叶域相位；根据原始目标傅里叶域幅值信息和高精度傅里叶域相位重建原始目标图像。由此，从单张散斑图即可重建原始目标信息，且幅值和相位恢复过程相互独立，相位恢复精度高，抗噪性强。
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公开(公告)号：CN110425986B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910645486.7
申请日：2019-07-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单像素传感器的三维计算成像方法及装置，其中，方法包括以下步骤：通过预设光编码即联合条纹编码和二维成像编码，生成新型光编码方式，并将光编码载入空间光调制器(SLM)中；利用单像素探测器和载入后的SLM将预调制的场景的二维空间及深度信息耦合为一维测量值；通过解耦算法从一维测量值重建场景的二维信息和深度信息，从而得到三维成像结果。该方法通过所设计的新型编码机制和重建方法解决传统单像素成像无法有效采集深度的问题，可有效的恢复场景的深度或待测三维物体每点的厚度，并在光谱范围较宽的情况下依旧适用。
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公开(公告)号：CN111028164A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911190665.2
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部统计本征的单像素成像重建方法及装置，其中，方法包括：对场景图像进行初始化重建，得到重建图像；从重建图像中选取样例子图像块；对重建图像进行分块，并在全局范围内匹配与样例图像块结构满足预设条件的子图像块，构成图像块集合；对图像块集合进行低秩优化，得到低秩优化后的图像子块集合；使用压缩感知方法和图像子块集合对重建图像进行优化更新；重新选取图像不同区域作为新的样例子图像块进行更新优化，直至收敛，得到成像重建结果。该方法充分利用了图像的非局部自相似性和整幅图像的冗余属性，可有效提高单像素成像重建的精度；并具有压缩感知理论的支撑，实现方案简单且有效，能够较好的实现单像素成像重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110992266A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911234638.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度非局部统计本征的去马赛克方法及系统，其中，该方法包括：将测量数据按预设维度分离，对分离后的所有通道图像做初始化估计并组成多维度的预设图像组；设定样例图像子块，在预设图像组中多维度地查找与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对真实和模拟测量数据进行相似性约束，并联合数据矩阵的低秩正则化约束，构建目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像组的估计值；将估计值作为新预设图像组，循环迭代上述步骤至指定次数，得到目标去马赛克图像组。该方法利用自然图像在多维度区域以及非局部区域的相似结构信息，实现较高的去马赛克精度，保证图像细节的恢复。
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公开(公告)号：CN110223238A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910364131.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种编码光照成像重构方法及装置，其中，该方法包括：获取初始迭代图像、编码光照成像系统的光照编码图案和测量结果，对编码光照成像系统的成像过程进行建模得到成像模型；获取随机初始值对初始迭代图像进行初始化作为n为0次迭代目标图像；根据测量结果、光照编码图案、成像模型和第n-1次迭代目标图像，对第n次迭代目标图像施加约束条件进行迭代更新，直至第n-1次迭代目标图像与第n次迭代目标图像之间的像素差异小于预设阈值。该方法可以实现噪声鲁棒性，又能降低计算复杂度，适用于非相干和相干成像。
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公开(公告)号：CN110211044A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910441784.4
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于去马赛克算法和主成分分析的多光谱成像方法及装置，其中，方法包括：将预设数目通道的宽谱段多光谱滤光阵列集成到探测器前，得到采集数据，其中，采集数据为与宽谱段多光谱滤光阵列MSFA相对应的马赛克图；利用去马赛克算法对采集数据进行处理，重建得到对应于预设数目通道的完整空域全分辨率图像；通过主成分分析理论并利用MSFA的光谱调制特征和每个空间点光谱调制数据，对每个空间点的光谱进行并行重建解耦，得到多光谱图像。该方法可以利用去马赛克算法在通道数较少时的良好重建结果和主成分分析降维的作用，实现多光谱成像。
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公开(公告)号：CN101509241B
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：CN200910080820.5
申请日：2009-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: E01H3/02
Abstract: 本发明公开一种洒水车，该洒水车包括动力驱动系统，传动系统，制动系统，转向系统、洒水系统、电源总成、空暖系统和辅助电源，电源总成包括动力电源；动力驱动系统包括驱动控制器和驱动电机；动力电源与驱动电机相连；驱动控制器包括由油门踏板控制的电位器；驱动控制器还具有由刹车踏板控制的刹车接触器；空暖系统包括空暖控制器和空暖主机；空暖主机与辅助电源相连；空暖主机包括制冷主机和暖风主机；空暖控制器包括互锁装置；制冷主机包括制冷电机、电控离合器和压缩机，制冷电机通过电控离合器驱动压缩机；空暖控制器还包括延时继电器。由于本发明提供的洒水车的行驶和洒水作业是以电能为动力能源，从而能够减少产生的噪音，避免尾气排放。
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公开(公告)号：CN102162848A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201010587952.X
申请日：2010-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于伪随机编码与线性调频连续波体制的汽车主动防撞雷达，属于汽车雷达领域。由伪随机编码与线性调频控制信号发生器、线性调频与伪随机编码双调制连续波发射机、发射天线、接收天线、低噪声放大混频接收通道、线性调频信号处理与伪随机编码多路并行相关处理器、并行数据处理器与执行终端构成。采用伪随机编码对雷达载波进行调相，同时线性调频雷达载波，形成双调制发射信号。将两种体制相结合提高对干扰回波的抑制能力，消除虚假目标引入的虚警，实现对不同车载雷达的不同编码，以消除迎面车辆雷达造成的干扰，提高主动防撞雷达的检测能力并且降低虚警率，具有较好的复杂道路环境下的抑制能力。
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