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公开(公告)号：CN113962878A
公开(公告)日：2022-01-21
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
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。
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公开(公告)号：CN102932465B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201210441477.4
申请日：2012-11-08
Applicant: 北京工商大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了一种高效智能手机用户交互特征的监测方法，该方法包括：在智能手机操作系统中启动该监测应用，在手机运行过程中，电池电量变化时，监测电池电量变化及智能手机中应用执行信息，在手机运行过程中，用户滑动屏幕解锁时，监测用户交互行为和应用执行的信息，监测服务将读取的信息采用基于索引的方式进行数据压缩，并保存在数据库中，当手机充电时，利用WiFi通信功能，向云端接收服务器传输所记录的信息。本发明实时动态采集电池电量、用户交互、应用程序执行信息，高效数据压缩方法极大地节省系统存储资源，自适应数据传输方法节能高效实现端-云间的数据传输；有助于智能手机优化配置和个性化的优化，具有良好的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN113533457A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110781754.5
申请日：2021-07-09
Applicant: 北京工商大学
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。
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公开(公告)号：CN103581966B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310464507.8
申请日：2013-10-08
Applicant: 北京工商大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种智能手机实时监测优化配置的方法，该方法通过在智能手机端建立实时监测优化配置机制，监测智能手机上设备状态及用户使用应用特征，发送给云服务器；接收云服务器发来的优化配置规则，在优化触发条件满足时触发优化配置过程，调节调节应用程序运行状态和设备状态。本发明能够实时监测并触发优化配置过程，能够表达优化触发条件间的相互依赖关系，为复杂的优化配置调节提供有效支持手段，实现智能手机终端的实时个性化定制和优化配置，从而减少资源浪费，提高系统效能，优化用户体验，具有良好的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN111652216B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010493808.3
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公布了一种基于度量学习的多尺度目标检测模型方法，利用迁移学习的思想使用预训练的模型对网络进行初始化，同时增加损失函数对网络的权值参数进行微调，提高图像中感兴趣区域的回归精度；在图像中感兴趣区域提取特征图后增加全连接层将特征信息矢量化，之后利用全连接层提取的特征信息进行距离度量，实现目标区域信息的分类识别。采用本发明的技术方案，能够减少特征信息的损失，提升检测目标的分类识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104463208A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410742319.1
申请日：2014-12-09
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6271
Abstract: 为了提高多视图半监督协同算法的性能，并针对算法应用范围受限的问题，提出了一种组合标记的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合，若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中；若标记不同且两分类器对应的标记置信度差值超过了一定的阈值，则采用高置信度分类器的标记结果，并将样本添加到相应的样本集中。通过判断两类分类器对相应样本是否一致以及差异性阈值对未标记样本进行组合标记，并利用分类器差异性判断原则更新分类原则，充分利用未标记样本中的有用信息，将分类其性能提高5％以上。
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公开(公告)号：CN102663264B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210132970.8
申请日：2012-04-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种桥梁结构健康监测静态参数的半监督协同评估方法。实时采集的桥梁结构健康静态数据经过预处理形成桥梁结构特征样本集。其中的已标记样本集经自助采样得到三个已标记样本子集，利用三个样本子集训练出三个基于不同监督学习算法的初始基分类器，然后通过三个分类器之间的协同作用来实现对特征样本集中未标记样本的标记，并同时更新分类器。协同训练迭代结束后，三个基分类器通过将各自对测试样本的标记结果进行加权投票来得到最终的分类结果。本发明既可以减少对于桥梁结构健康数据的大量标注需求，降低人工标记成本，又可以提高桥梁结构健康数据的分类准确率，通过桥梁结构健康数据的分类结果来实现对桥梁结构健康状况的分析与评估。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN111652216A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010493808.3
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公布了一种基于度量学习的多尺度目标检测模型方法，利用迁移学习的思想使用预训练的模型对网络进行初始化，同时增加损失函数对网络的权值参数进行微调，提高图像中感兴趣区域的回归精度；在图像中感兴趣区域提取特征图后增加全连接层将特征信息矢量化，之后利用全连接层提取的特征信息进行距离度量，实现目标区域信息的分类识别。采用本发明的技术方案，能够减少特征信息的损失，提升检测目标的分类识别准确率。
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