公开(公告)号：CN117893829A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410113791.2

申请日：2024-01-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 丁治明 ,  王坤 ,  王子源

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的多任务的遥感场景图像小样本分类方法，基于ResNet12深度学习基模型，同时结合混合注意力机制作为特征提取器，能够更有效捕获遥感场景图像语义特征。构建多任务学习模块，由小样本分类模块和自监督对比学习模块两部分组成，最终综合两个任务损失，利用梯度下降算法，训练模型直至收敛，在测试环节中根据模型预测出属于新类的遥感场景图像的类别。本发明通过结合小样本分类模块和自监督对比学习模块，通过多任务深度学习模型方法提升了遥感场景小样本分类模型的鲁棒性和准确率，能够为需要使用到遥感场景分类的实际任务提供更加精准的预测服务，提升实际任务的完成度以及效率。

公开(公告)号：CN119822556A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510108683.0

申请日：2025-01-23

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 戈拯 ,  王坤 ,  梁露馨 ,  刘子源

IPC: C02F9/00 ,  C02F1/44 ,  C02F1/28 ,  C02F1/52

Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，尤其涉及一种污水深度处理微絮凝超滤系统及工艺，其系统包括依次连通的吸附池、混合池、絮凝池、膜池和化学反冲洗水箱；膜池中设置有膜组件，膜组件的顶部通过清水管道与清水池连接；膜组件的底部通过化学反冲洗管道与化学反冲洗水箱连通，化学反冲洗管道上设置有化学反冲洗洗抽吸泵；本工艺的粉末生物炭在吸附‑絮凝预处理过程中作为核心直接参与絮凝体的生长，絮凝体可以连接更多的分支，从而增大絮凝体的尺寸，因此更有利于形成粒径更大、强度更高、分形维数更小的复合絮凝体，这种结构多孔疏松，且吸附能力明显强于单独的微絮体滤饼层，可以更好的减少超滤膜的膜污染，同时拥有更高的除磷、除浊以及小分子有机物的效率。

公开(公告)号：CN117959934A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410320565.1

申请日：2024-03-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 戈拯 ,  关静雯 ,  王坤 ,  王子璇

IPC: B01D61/14 ,  B01D61/18 ,  B01D61/20 ,  B01D61/22 ,  B01D63/02 ,  B01D69/08 ,  B01D65/02 ,  C02F1/44

Abstract: 本发明公开了一种中空纤维超滤膜处理再生水的小试装置，其包括原水水箱、通过第一管路连通所述原水水箱的超滤装置、通过多个第二管路连通所述超滤装置的多个出水装置、以及分别设置在所述第二管路上的压力变送器；本发明的技术方案，具有实用便捷，节约成本，操作简单，易实现的特点，不仅可以实现任意尺寸、任意数量、任意直径的中空纤维超滤膜超滤试验，还可以在不更换设备的情况下测试中空纤维超滤膜的过滤性能与恢复性能，不仅适合现场及实验室小试试验使用，同样也可以满足于教学需求。

公开(公告)号：CN115893802A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211668834.0

申请日：2022-12-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 戈拯 ,  刘鹏宇 ,  王坤 ,  包云帆

IPC: C02F11/143 ,  C02F11/123

Abstract: 本发明提供了一种污泥调理及脱水药剂及其使用方法，涉及环境保护技术领域。本发明的污泥调理及脱水药剂为包含铝、钠、镁、铁等金属元素的混合物，本发明所述污泥调理及脱水药剂具备良好的絮凝作用，能够使污泥内部孔隙数量增加，孔隙增大，进而提高污泥的脱水性能，同时实现对污泥的高效破壁调理和絮凝沉降，有利于实现污泥的深度脱水。

公开(公告)号：CN117746358A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311396803.9

申请日：2023-10-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 顾欣 ,  王坤 ,  郭音伽 ,  李昀轩 ,  陈艳艳 ,  凌帅

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/84 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种无监督的快速路交织区换道行为模式提取方法，包括如下步骤，步骤1：根据换道属性从轨迹数据中提取典型换道行为；步骤2：提取换道行为特征参数；步骤3：利用层次狄利克雷过程‑隐式半马尔可夫模型划分驾驶行为基元；步骤4：利用隐含狄利克雷分布‑高斯混合模型对驾驶行为基元进行聚类，获得驾驶行为模式，进而可获得典型换道行为的模式序列。本发明方法综合考虑换道车辆自身运动状态，其与周围车辆的相互作用关系，以及驾驶行为风险特征，建立了行为模式提取模型，有助于扩展自动驾驶系统在交织区复杂环境下的先验知识。特征参数考虑全面、模型运行无需先验知识、实用性强、计算简单。

公开(公告)号：CN117104245A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310918172.6

申请日：2023-07-25

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 顾欣 ,  王坤 ,  李昀轩 ,  贺正冰 ,  张云超 ,  陈艳艳

IPC: B60W40/09 ,  B60W50/14

Abstract: 一种车联网环境下驾驶风格动态识别方法属于交通安全领域。驾驶员的决策具有主观差异性，考虑驾驶员决策习惯差异的驾驶辅助系统，可以提升主动安全效率和准确性。传统的驾驶风格识别方法主要通过一系列交通心理学问卷对驾驶员的驾驶习惯进行调查和评分进而获得驾驶风格。然而获得的结果往往与驾驶员在实际道路上的表现不一样，同时评分的方式也不适用于车联网环境下的实时驾驶风格检测。本发明利用多场景轨迹数据通过无监督机器学习方法进行驾驶风格识别阈值的学习和训练，并通过网联环境下中心云控平台和车载端平台的通信计算能力实时检测激进型驾驶员，最后制定个性化的预警策略。本发明可应用于智能网联技术背景下的主动安全预警。