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公开(公告)号：CN117495980A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311532340.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于消失点和车辆GNSS定位数据的相机全局航向角估计方法，包括：基于消失点估计的相机标定、车辆定位数据预处理、道路全局方向角计算、相机航向角计算。核心思想是同时借助车辆GNSS定位信息间接推理道路方向，结合标定后水平视场角和第一个消失点位置计算相机全局航向角。利用基于消失点相机标定方法得到场景下第一个消失点位置和相机内外参数；处理车辆GNSS定位数据，通过计算所有车辆在一定时间内的经纬度起始点和终点之间的角度作为车流全局航向角和道路朝向的体现；结合第一个消失点的像素位置、图像中心位置和标定得到的相机水平视场角计算得到相机全局航向角。本发明能够在路侧场景下实现自动相机标定，实现相机全局航向角估计。
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公开(公告)号：CN118823132A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410764682.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/80 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的路侧LiDAR‑相机外参标定方法及系统，包括LiDAR和相机两类硬件，系统在路侧计算单元上运行。本系统由特征提取、特征匹配和参数预测模块组成。特征提取模块由LiDAR和相机两个分支组成。特征提取模块将LiDAR采集到的点云数据和相机拍摄的图像数据作为输入，输出LiDAR特征和图像特征。特征匹配模块由相关层和Transformer架构组成，将LiDAR特征和图像特征作为输入，对LiDAR和图像特征进行细粒度的匹配。最后，参数预测模块将匹配的LiDAR和相机细粒度特征进行参数回归，对参数进行预测，将输出的参数进行三次迭代细化，最终输出预测的外部参数。本发明针对路侧场景的LiDAR和相机进行自动外部校准，提高了路侧标定的准确性和稳定性，不需要标定物。
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公开(公告)号：CN117495979A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311531925.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/80 , G06V10/764 , G06V20/56 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer线分割分类器的路侧相机自标定方法，包括：线段检测，线段特征表示，线段分类，消失点估计。核心思想是结合语义线索和几何线索实现相机标定。首先，对场景进行线段检测，之后将线段的几何位置特征和周围图像上下文语义特征作为线段表示；接着，通过线段分类模块和线段聚类模型将三个消失点方向进行聚类，利用SVD对每组聚类的线段求解出该组线段对应的消失点。最终利用消失点与相机内外参数之间的确定关系实现相机参数的求解。应用本发明方案，能够在路侧场景下实现自动相机标定，适用于任意相机安装位置，任意相机角度，能够在大范围交通场景下普及，实现无人工全自动的路侧相机标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114529310A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210135554.7
申请日：2022-02-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q30/00 , G06Q40/04 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的数据交易验真及数据拥有权溯源方法及系统，其中，交易验真方法包括：数据用户通过区块链交易平台将数据上传至IPFS服务器并返回数据地址；利用文件防伪机制生成数据标签，并利用随机预言机生成数据承诺；针对数据真伪提起仲裁请求时，上传当前数据的数据标签；利用随机预言机查询得到数据用户发布的数据标签，根据数据地址获取到IPFS服务器存储的数据标签，并分别与数据买家上传的数据标签、数据用户发布的数据标签进行一致性对比，判断数据用户和数据买家是否存在数据作伪。通过本发明的技术方案，能够完成数据交易验真和数据属权溯源，解决了数据交易双方数据作伪问题和数据拥有权丢失问题。
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公开(公告)号：CN120070144A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510243745.9
申请日：2025-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本申请涉及一种盲水印嵌入和提取方法，包括：对待嵌入盲水印的目标图像预处理，从预处理后的目标图像中选取多个图像块；采用预先训练完成的编码器将包含水印消息的盲水印嵌入到每个图像块中，得到嵌入盲水印的目标图像。对待提取盲水印的目标盲水印图像预处理，对预处理后的目标盲水印图像进行特征提取和图像匹配，得到多个图像块；并进行几何变换恢复，采用预先训练完成的解码器从每个几何变换恢复后的图像块中提取水印消息；通过加权投票对得到的所有水印消息进行处理，并根据加权投票结果确定提取的最终水印消息。本方法能适用于任意分辨率图像，增强对几何攻击和复合攻击的鲁棒性，提升水印信息提取的稳定性和准确性，减少文件大小增量。
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公开(公告)号：CN119418300A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411443335.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京工业大学 , 航天东方红卫星有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/62 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于时空关联的多模态数据融合感知方法及系统，图像数据首先进入图像去噪模块，去除噪声后输入特征提取模块。LiDAR点云数据经过校准生成深度图，进入LiDAR分支的特征提取模块。提取后的图像特征和LiDAR特征在特征融合匹配模块中进行多模态特征的融合和匹配。通过查询初始化模块，系统在鸟瞰图空间中生成一组查询点，附带空间位置信息，通过自适应注意力机制处理融合后的特征，以确保对不同尺度目标的精确检测。融合后的多模态特征通过时空采样与混合模块进行时序上的采样与对齐，最终为检测与分割提供高精度输入。本发明通过将多模态数据与时空关联策略结合，显著提升复杂场景中的3D目标检测与分割精度。
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公开(公告)号：CN106448080B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610836128.0
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/16
Abstract: 本发明公开一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统，包括：传感器网络，所述传感器网络包括传感器节点和网络汇聚节点，所述传感器节点包括传感器模块，传感器模块为可燃气体浓度探测模块，用来探测该传感器节点所处空间中的可燃气体浓度值，传感器节点在取得采样数据后，分别在节点本地执行采样数据的压缩与过滤，然后通过网络将数据发送给汇聚节点；其中，汇聚节点包含：时间序列线性分段模块、数据缓存模块、时间序列的在线异常检测模块。采用本发明的技术方案，用于发现小型空间内，如公共场所室、公共交通工具内各种危险的挥发性易燃易爆有机液体，达到消除消防安全隐患的目的。
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公开(公告)号：CN106448080A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610836128.0
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/16
CPC classification number: G08B21/16
Abstract: 本发明公开一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统，包括：传感器网络，所述传感器网络包括传感器节点和网络汇聚节点，所述传感器节点包括传感器模块，传感器模块为可燃气体浓度探测模块，用来探测该传感器节点所处空间中的可燃气体浓度值，传感器节点在取得采样数据后，分别在节点本地执行采样数据的压缩与过滤，然后通过网络将数据发送给汇聚节点；其中，汇聚节点包含：时间序列线性分段模块、数据缓存模块、时间序列的在线异常检测模块。采用本发明的技术方案，用于发现小型空间内，如公共场所室、公共交通工具内各种危险的挥发性易燃易爆有机液体，达到消除消防安全隐患的目的。
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