公开(公告)号：CN103106265A

公开(公告)日：2013-05-15

申请号：CN201310037741.2

申请日：2013-01-30

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 王瑜 ,  于重重 ,  张慧妍

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种相似图像分类方法及系统。其中，方法包括以下步骤：输入待识别图像并获取待识别图像的形状特征、梯度特征、颜色特征和纹理特征；将图像库中的训练样本分割生成多个不同尺寸的局部区域图像，并进行尺度变换，获得图像模板集，图像模板集中包括多个图像模板；分析图像模板集中的图像模板，并获得图像模板的形状特征、梯度特征、颜色特征和纹理特征；将待识别图像与图像模板集图像的对应特征进行匹配，并进行处理，获得待识别图像的图像细节信息；通过图像表示数据并利用Bagging分类器得到待识别图像的类别。根据本发明实施例的方法，通过对输入图像进行形状特征、梯度特征、颜色特征和纹理特征的提取和匹配，实现了相似图像的正确分类。

公开(公告)号：CN102221988A

公开(公告)日：2011-10-19

申请号：CN201110133388.9

申请日：2011-05-23

Applicant: 北京工商大学 ,  北京大学

Inventor： 赵霞 ,  郭耀 ,  陈向群 ,  于重重 ,  谭励

IPC: G06F9/30

Abstract: 本发明公开了一种快速的指令级处理器能耗估算方法，属于嵌入式系统软件能耗优化设计领域。本发明的方法包括：定义程序运行过程中所对应的处理器能耗，包括指令在数据通路上的基本能耗和指令间相互影响造成的能耗，后者包括各种流水线停顿、Cache访问及访存操作的能耗；利用体系结构级能耗模拟器模拟软件能耗的结果，统计分析方法获得参数的值；在指令级模拟器上，模拟执行程序，统计程序的指令条数Ni；模拟Cache访问过程，统计程序执行过程中的Cache操作次数；在程序执行结束后，利用统计获得的系数和参数计算该程序在处理器上的能耗。本发明在保持体系结构级能耗模拟方法具有的较高精度基础上，显著加快了软件能耗的估算速度，具有良好的可用性。

公开(公告)号：CN119555382A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411585216.9

申请日：2024-11-07

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 于重重 ,  徐玮晨 ,  吴宗柠 ,  赵霞 ,  李梦雄

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提出一种基于高阶抑制排序算法的全生命周期复合故障预测特征选择方法，包括：1)构建滚动轴承全生命周期复合故障特征数据集FD；2)利用特征数据集FD，将滚动轴承的全生命周期划分为健康、退化、失效三个阶段；3)根据特征数据集FD构建因果特征加权高阶网络；4)构建三个网络Gα，Gβ，Gγ的高阶PageRank值集HPRα、HPRβ和HPRγ；5)将滚动轴承三种状态数据集FDα、FDβ、FDγ里的特征，根据高阶PageRank值构建特征子集Fri；6)进行故障预测与特征选择；本发明针对轴承故障的物理特性，提取信号数据的多种指标特征构建因果特征加权高阶网络，用改进的中心性指标PageRank选择故障预测关键特征。本发明能够用更少的特征实现更精准的故障预测，具有较高的应用价值和推广价值。

公开(公告)号：CN114942308B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202210715620.8

申请日：2022-06-23

Applicant: 北京工商大学 ,  中煤科工集团沈阳研究院有限公司

Inventor： 赵霞 ,  闫晓 ,  于重重 ,  郑颖 ,  李鹏飞 ,  冯文彬

IPC: G01N33/00 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于多变量多步LSTM模型的气体浓度预测方法，属于环境气体检测领域。该方法包括：1)对多种气体浓度及温度的时间序列数据做预处理及关联分析，选择指标气体；2)利用指标气体浓度及温度时序数据构建滑动窗口数据集；3)构建多变量多步LSTM模型；4)训练模型；5)用验证集验证评估模型；6)用测试集测试模型，选择最优模型参数；7)用构建的模型对现场气体浓度进行预测。本发明基于多变量多步LSTM模型的实现了多种气体浓度的同时预测，为环境气体监测提供了一套完整、高效、可行的解决方案，具有较高的应用价值及推广价值。

公开(公告)号：CN113920191B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202110871267.8

申请日：2021-07-30

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 田昊 ,  赵霞 ,  于重重 ,  胡心雨 ,  陈嘉伦

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/80 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度相机的6D数据集构建方法，以便于利用视觉传感器采集的信息来识别三维空间中的目标并估计其6D姿态以协助机器人加强对周围环境的感知。本发明采用Kinect 2.0相机，基于张正友棋盘标定法对相机进行标定，然后基于Kinect 2.0相机通过ROS平台采集视频流，然后使用3DMAX建模软件设计目标物体的三维模型设计。最后利用ElasticFusion实时三维重建的方法得到实际场景，最后基于迭代最近点算法将待检对象的三维模型映射到实际场景中从而得到物体的6D位姿。由于检测物体的复杂性与多样性，本发明针对具体的应用场景，提出专门的位姿数据集构建方法，为特定的网络进行训练检测奠定了基础。

公开(公告)号：CN113962878B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202110867788.6

申请日：2021-07-29

Applicant: 北京工商大学 ,  中煤科工集团沈阳研究院有限公司

Inventor： 陈秀新 ,  佟鑫 ,  于重重 ,  冯文彬 ,  杨鑫

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种低能见度图像去雾模型方法，是基于深度学习的GCANet模型，结合注意力机制和多尺度融合，将模型分为特征编码、特征融合和特征解码部分，特征编码模块的作用是进行图像特征信息提取，经过注意力机制模块，在提取特征信息时更多的关注目标区域，具有更有效地捕捉全局相关性的能力。在特征融合设计中通过一个并行高分辨率结构提取不同尺度的特征，获得上下文信息，并行高分辨率结构和注意力模块共同补充了尘雾图像的全局和局部信息。最后，利用特征解码得到清晰化处理的图像。本发明充分提取了低能见度图像的上下文信息并参与到图像全局信息和局部信息的获取，提取更多不同的多尺度特征，实现了更有效的清晰化处理。

公开(公告)号：CN113533457B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202110781754.5

申请日：2021-07-09

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 田昊 ,  于重重 ,  赵霞 ,  谢涛 ,  陈秀新

IPC: G01N27/22

Abstract: 本发明公布了一种储粮霉变原位无损在线实时检测方法及装置，包括介电常数检测单元、气体浓度信息检测单元和储粮霉变测量计算单元；获取探头处霉变粮食介电特征信息和气体浓度参数信息；对霉变介电特征信息进行阻抗转换并放大为电压信号；对霉变气体浓度参数信息进行耦合分析提取主要特征，输出气体浓度主参数变量；建立储粮霉变信息实时感知模型，输出粮食霉变损失占比与霉变空间位置。本发明能够获取粮堆内部霉变信息，精确检测并追踪粮食霉变情况，可避免基于粮堆表面粮食颗粒进行霉变测量造成的误差，提高储粮霉变信息测量的精确度。本发明具有普适性，可为粮食霉变精细化与智能化防治提供有效的技术手段。

公开(公告)号：CN117556758A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202310696502.1

申请日：2023-06-12

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 余乐 ,  郭宝金 ,  于重重

IPC: G06F30/347 ,  G06F30/394 ,  G06F30/3947 ,  G06F30/398

Abstract: 本发明涉及一种优化时序的FPGA布局布线方法，属于电子设计自动化技术领域。该方法步骤如下：1）布局器初始化；2）布局器的内外循环并生成新的含位置信息的簇级网表；其中，在内外循环过程中通过关键度标记、多种移动策略及交换策略限定实现；3）布线器通过新的簇级网表进行布线，并删除拥塞、造成关键路径延时增加的节点及低延时节点，并重新布线至无拥塞节点止。本发明通过簇的选择策略能够增加高延时路径上的簇被选择的概率，能够保证覆盖范围广的基础上，加快延时收敛速度。本发明的移动策略在当搜索陷入局部最优时，可以改变搜索的方向，跳出局部最优。本发明的拆线策略可以使关键路径在布线时有更多选择空间，从而降低关键路径延时。

公开(公告)号：CN116703751A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310524162.4

申请日：2023-05-10

Applicant: 北京工商大学 ,  中煤科工集团沈阳研究院有限公司

Inventor： 于重重 ,  郑彤 ,  冯文彬 ,  厉舒南

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种针对煤矿井下可见光图像的多尺度增强清晰化方法，属于图像预处理领域。该方法首先针对煤矿井下场景的实测可见光图像构建清晰化数据集Mine‑dehaze，之后在门控上下文聚合网络(GCANet)基础上引入八度卷积以及多尺度增强处理模块，实现清晰化处理模型的建立；最后，基于所构建Mine‑dehaze数据集图像对清晰化处理模型进行参数调优，完成可见光图像的清晰化处理。实验证明本发明在煤矿井下复杂环境中具有良好清晰化能力。

公开(公告)号：CN116597146A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310609287.7

申请日：2023-05-26

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 郑彤 ,  于重重 ,  刘文涛 ,  陈嘉仑

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对激光雷达稀疏点云数据的语义分割方法，属于激光雷达数据处理领域。本发明以公开激光雷达点云数据集为基础对数据进行稀疏化处理，构建稀疏数据集，之后对点云数据进行基于二次导向滤波的去噪处理，去除明显的噪声，最后以典型的双边上下文增强与自适应融合为基线模型，引入多层图卷积以增强点云中不同点的邻域几何细节信息，引入注意力机制处理用于提取长距离依赖信息，并引入上采样处理以实现稀疏点云的稠密化，建立面向稀疏点云的语义分割模型。采用本发明尽可能平衡设备投入成本及语义分割效果。