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公开(公告)号：CN109872303A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910039533.3
申请日：2019-01-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种表面缺陷视觉检测方法，包括对输入的原始图像进行增强图像对比度的图像预处理，获取预处理结果图像并进行特征提取，获取每一像素特征向量；根据每一像素特征向量计算超像素块特征向量，并将超像素块特征向量组合构成特征矩阵；超像素块根据预处理结果图像进行超像素分割来获取；获取缺陷图像的先验信息并融合到低秩表示模型中，将特征矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵之和；根据超像素元素索引信息将稀疏矩阵转化为显著性图，对显著性图进行后处理，获取表面缺陷检测图，以此避免现有无损检测方式存在检测速度慢或是检测结果易受干扰的问题，加快无损检测的速度、提高无损检测的智能程度、加强无损检测的可回溯性。
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公开(公告)号：CN106228166A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610603330.9
申请日：2016-07-27
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06K9/4609 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K9/6269 , G06K9/6292 , G06K2209/011
Abstract: 本发明提供了一种字符图像的识别方法。该方法主要包括：对原始字符图像Image进行归一化处理得到浮点型图像矩阵ImageSquare；使用多个滤波核对浮点型图像矩阵ImageSquare进行卷积运算，得到包含不同纹理特征的一组图像矩阵ImageDst；获取原始字符图像Image对应的特征向量Features，从一组图像矩阵ImageDst中提取出多层特征，将多层特征设置到特征向量Features中，得到数据样本；使用具有级联关系的多层次的分类器对数据样本进行逐层分类处理，识别出原始字符图像Image中的字符。本发明基于图像分类的思想，利用SVM分类器设计了一种多层次的级联分类器模型，实现了一种先归类后识别的逐级识别方法，一定程度上减少了单层分类器的类别数目，从而提升了识别准确率。本发明的方法简洁，可操作性强。
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公开(公告)号：CN118759610A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410901306.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及气象预报领域，特别是指一种基于气象大模型与观测数据的多尺度融合闪电预报方法。所述方法包括：获取起报时刻的通用气象数据，输入到基于气象大模型的双源数据多尺度融合预报模型，模型包括：气象大模型以及多尺度融合预报模型；根据起报时刻的通用气象数据以及气象大模型，生成起报时刻的下一时刻的通用气象预测数据，并进行尺度迁移变换，得到变换后的下一时刻的通用气象预测数据；获取闪电观测数据；根据变换后的下一时刻的通用气象预测数据、闪电观测数据以及多尺度融合预报模型，生成闪电预报结果。本发明提供了一种新的闪电预报方法，该方法通过融合气象大模型输出和闪电观测数据，提高预报的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN110503354B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910591425.7
申请日：2019-07-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的RFID标签位置估计方法，包括CNN网络模型训练方法以及基于深度学习的RFID标签位置估计算法使用方法：CNN网络模型训练方法包括：S11，输入训练数据集；S12，进行数据预处理操作；S13，构建并训练CNN网络模型；S14，输出CNN网络模型的参数；基于深度学习的RFID标签位置估计算法使用方法包括：S21，输入实际采样数据；S22，对输入的实际采样数据进行预处理操作；S23，利用网络模型进行位置估计；S24，利用CNN网络模型对RFID标签位置估计结果。本发明能识别出RFID标签在传送带上的相对位置，实现对多个标签先后次序的准确估计，为自动分拣提供可靠的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109872303B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910039533.3
申请日：2019-01-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种表面缺陷视觉检测方法，包括对输入的原始图像进行增强图像对比度的图像预处理，获取预处理结果图像并进行特征提取，获取每一像素特征向量；根据每一像素特征向量计算超像素块特征向量，并将超像素块特征向量组合构成特征矩阵；超像素块根据预处理结果图像进行超像素分割来获取；获取缺陷图像的先验信息并融合到低秩表示模型中，将特征矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵之和；根据超像素元素索引信息将稀疏矩阵转化为显著性图，对显著性图进行后处理，获取表面缺陷检测图，以此避免现有无损检测方式存在检测速度慢或是检测结果易受干扰的问题，加快无损检测的速度、提高无损检测的智能程度、加强无损检测的可回溯性。
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公开(公告)号：CN106452629A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610978957.2
申请日：2016-11-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
CPC classification number: H04L41/14 , H04B7/0413 , H04L41/0803 , H04B17/391
Abstract: 一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法，信号由发射机历经多径到达接收机，MIMO信道被建模为双方向性信道，并且双方向性脉冲响应包括多径的功率、时延、离开角以及达到角，信道中的多径信号呈现成簇现象，在同一个簇中的多径信号拥有相似的功率、时延以及角度参数，其特征在于，所有的多径参数都利用高分辨率算法(例如，MUSIC、CLEAN、SAGE、RiMAX)从实际测试数据中进行估计，考虑在一个时间时刻内多个簇中的多条多径分量，而这些多径分量由功率、时延、DOD以及DOA进行表示。本发明采用核密度等解决技术问题的新手段，能够更好地识别多径分量的本地密度变化，不需要簇的先验信息，是可满足未来无线通信领域面向簇结构的信道处理技术。
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公开(公告)号：CN101876993A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910238522.4
申请日：2009-11-26
Abstract: 本发明公开了一种地基数字云图的纹理特征抽取和检索方法，包括抽取方法和检索方法，抽取方法包括：将彩色RGB三通道的地基数字云图转换为单通道的像素类别图；通过分析像素类别图和建立共生矩阵，得到共生矩阵的直方图向量；合并多个像素类别共生矩阵的直方图向量，构建地基数字云图的纹理特征向量；将纹理特征向量保存到云图数据库。检索包括：按照上述的特征抽取方法抽取样例云图的纹理特征；依次计算样例云图的纹理特征和云图数据库中每一幅云图的纹理特征之间的相似性；把最相似的若干云图作为检索结果显示。本发明能够自动分析和抽取地基数字云图的有效纹理特征，自动从云图数据库中检索出与样例云图相似的结果云图。
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公开(公告)号：CN119618543A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411626029.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京交通大学 , 中国航天空气动力技术研究院
IPC: G01M9/00 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度注意力机制的风洞气动数据预测方法。该方法包括：基于给定实验外型的历史风洞试验气动数据与对应的气动状态，利用编码器提取历史风洞试验气动数据的气动状态特征和气动特性特征；使用注意力机制对气动状态特征和气动特性特征进行解耦，通过多层次融合获取整体气动特性；获取给定实验外型的新气动状态，将新气动状态和所述整体气动特性进行耦合，通过解码器生成新气动状态对应的风洞气动数据，预测飞行器在给定实验外型的新气动状态下的气动特性。本发明能够挖掘历史风动试验数据蕴含的知识，基于这些历史的经验辅助新气动状态数据的生成。本发明能够减少各种实验外型设计时风洞试验或CFD模拟的频次，缩短时间成本。
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公开(公告)号：CN111460927B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010186069.3
申请日：2020-03-17
IPC: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/14 , G06T7/11 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种对带表格的图像进行结构化信息提取的方法。该方法包括：提取带表格的图像中的表格区域，对表格区域进行单元格分割；对单元格进行文本行检测和归类；对文本行进行单字分割并识别单字内容，拼接得到文本行内容，根据所述文本行的内容和所述表格区域的单元格分割结果得到所述带表格的图像中的结构化信息。本发明实施例的方法可以有效地提取出房产证图像等带表格的图像中的表格区域、文本行中的单字以及结构化信息。本发明可以帮助人们在进行二手房交易、房产证抵押、贷款买车、落户、适龄儿童入学、出国旅游办签证等行为时，实现自动化的业务流程。
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