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公开(公告)号：CN120088852A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510080237.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 基于视觉概念知识引导的动作图的弱监督群体行为识别方法属于计算机视觉领域，研究了一种针对弱监督条件下的群体行为的识别方法。首先使用神经网络学习提取个体动作的视觉概念知识，并通过统计方法得到与群体行为相关的统计信息；然后使用神经网络学习提取视频的视觉特征，并利用视觉概念知识计算视频的动作图；之后使用与群体行为相关的统计信息增强动作图与特定群体行为之间的联系，并结合个体动作类别的语义表示进行动作图间的融合；最后利用全连接层结构的分类头进行群体行为分类，以实现弱监督条件下的群体行为识别。
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公开(公告)号：CN115657979A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211218707.0
申请日：2022-10-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种面向分层与连续相结合的打印的最大最小距离快速计算方法涉及图像处理技术领域。该方法包括如下步骤：图像预处理、图像曝光区域提取、计算量优化、最大最小距离计算、输出打印控制方案。现有算法存在两个主要缺陷：(1)无法计算复杂切片图像的最大最小距离(2)计算较大，计算速度慢。本发明可以获得精准的分层与连续相结合的打印控制方案，提高打印效率，同时具有可移植性。因此本发明具有一定的应用价值和意义。
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公开(公告)号：CN114290682A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111631307.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 一种模型自适应的快速面曝光3D打印方法涉及智能化控制、图像处理和仿真技术领域。该方法可以实现任何模型的快速打印。包括如下步骤：采用仿真与实验相结合的方法得到连续打印过程中可打印区域对应的树脂流动的最大可填充距离；进一步通过分析模型切片的可打印区域，确定当前切片的打印模式为分层打印或连续打印；接下来通过仿真设计和切片可打印区域，确定切片的最佳提升高度；最后在打印过程中加入与打印材料光敏树脂不相溶且密度更大的氟油，形成打印接触面与树脂槽的隔绝层，同时在打印过程加入相机监控从而修正仿真得到的最大可填充距离。此方法可实现任何模型的快速打印，同时具有可移植性和可打印性。
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公开(公告)号：CN114936328A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210429323.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer模型的图卷积兴趣解耦方法。传统的推荐算法多采用图卷积的方法，考虑了用户与其邻居节点之间信息的传递，但是生成的用户特征表示是单一的，忽略了用户的交互是由多方面兴趣产生的，即隐向量相互纠缠问题，导致推荐的性能不能达到最优。本发明提出了一种新型的细粒度级别兴趣解耦方法，首先使用图卷积的方法研究用户在不同兴趣空间之内的特征，再通过Tranformer模型探究用户不同兴趣之间的内在联系，最后将不同兴趣之间的特征融合得到兴趣解耦后用户特征表达。针对上述方法，我们利用公开的社交网络、电商平台以及点评网站的数据集分别进行训练、测试以优化模型的性能，验证该方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116091555B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310029285.0
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法属于图像处理领域。从原始视频中估计全局和局部运动是很有必要的。现有的全局和局部运动估计方法都不能以端到端的形式同时对视频帧中的两种运动进行估计。本发明提出了一种分别进行全局和局部运动估计的三模块运动估计网络，提出了基于特征维度变换和全局运动基的全局运动估计器，来约束全局运动估计模块关注全局低秩信息，并排除非全局信息的干扰。利用混合重构损失、全局重构损失和局部重构损失三个损失函数对网络进行无监督深度学习。在单应性估计数据集DHE和行为识别数据集NCAA上验证了本发明的有效性。实验结果表明，本发明具有比以往的方法更好的性能。
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公开(公告)号：CN115230163B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210540382.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: B29C64/393 , B33Y50/02 , B29C64/124
Abstract: 一种结合连续与分层成型的快速DLP 3D打印控制参数优化方法包括如下步骤：通过分析模型切片的可打印区域，确认每张切片最大可打印距离；进一步建立液‑液界面打印场景，并模拟记录打印完一层切片后树脂在打印物体与氟化油间的流动行为；接下来通过切片最大可打印距离和数值模拟模型，确定当前切片的打印模式；然后基于泊肃叶流动、Jacobs工作曲线以及朗伯‑比尔定律表达连续和分层打印的树脂固化时间、连续打印最大可填充距离、分层打印最佳提升距离以及两种方式对应的打印平台提升速度；最后在打印开始前采用相机监控确定打印原点。此方法通过获得最优的控制参数可实现任何模型的快速打印，同时具有可移植性和可打印性。
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公开(公告)号：CN116091555A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310029285.0
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法属于图像处理领域。从原始视频中估计全局和局部运动是很有必要的。现有的全局和局部运动估计方法都不能以端到端的形式同时对视频帧中的两种运动进行估计。本发明提出了一种分别进行全局和局部运动估计的三模块运动估计网络，提出了基于特征维度变换和全局运动基的全局运动估计器，来约束全局运动估计模块关注全局低秩信息，并排除非全局信息的干扰。利用混合重构损失、全局重构损失和局部重构损失三个损失函数对网络进行无监督深度学习。在单应性估计数据集DHE和行为识别数据集NCAA上验证了本发明的有效性。实验结果表明，本发明具有比以往的方法更好的性能。
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公开(公告)号：CN115230163A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210540382.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: B29C64/393 , B33Y50/02 , B29C64/124
Abstract: 一种结合连续与分层成型的快速DLP 3D打印控制参数优化方法包括如下步骤：通过分析模型切片的可打印区域，确认每张切片最大可打印距离；进一步建立液‑液界面打印场景，并模拟记录打印完一层切片后树脂在打印物体与氟化油间的流动行为；接下来通过切片最大可打印距离和数值模拟模型，确定当前切片的打印模式；然后基于泊肃叶流动、Jacobs工作曲线以及朗伯‑比尔定律表达连续和分层打印的树脂固化时间、连续打印最大可填充距离、分层打印最佳提升距离以及两种方式对应的打印平台提升速度；最后在打印开始前采用相机监控确定打印原点。此方法通过获得最优的控制参数可实现任何模型的快速打印，同时具有可移植性和可打印性。
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公开(公告)号：CN114290682B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202111631307.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 一种模型自适应的快速面曝光3D打印方法涉及智能化控制、图像处理和仿真技术领域。该方法可以实现任何模型的快速打印。包括如下步骤：采用仿真与实验相结合的方法得到连续打印过程中可打印区域对应的树脂流动的最大可填充距离；进一步通过分析模型切片的可打印区域，确定当前切片的打印模式为分层打印或连续打印；接下来通过仿真设计和切片可打印区域，确定切片的最佳提升高度；最后在打印过程中加入与打印材料光敏树脂不相溶且密度更大的氟油，形成打印接触面与树脂槽的隔绝层，同时在打印过程加入相机监控从而修正仿真得到的最大可填充距离。此方法可实现任何模型的快速打印，同时具有可移植性和可打印性。
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