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公开(公告)号:CN118074100A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410095638.1
申请日:2024-01-23
申请人: 北京建筑大学 , 中科视元(北京)科技有限公司 , 北京政顺易和信息咨询有限公司
摘要: 本发明涉及微电网集群控制技术领域,具体公开一种微电网集群系统任务切换平滑过渡控制方法及系统,方法包括:基于微电网集群系统中的任一个体对象对应的当前时刻的调度任务切换信号和上一时刻的个体反馈信号,生成第一协调切换信号和第二协调切换信号;根据第一协调切换信号、当前时刻的调度任务切换信号与邻居状态信号以及上一时刻的个体反馈信号,生成功率二次控制信号;根据功率二次控制信号、第二协调切换信号和上一时刻的个体反馈信号,生成电压频率二次控制信号,以通过电压频率二次控制信号和功率二次控制信号,进行任务切换平滑过渡控制。本发明能够实现调度任务的平滑切换控制,抑制状态跳跃,且保证电压、频率有限时间一致性鲁棒稳定。
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公开(公告)号:CN118537563A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410848013.8
申请日:2024-06-27
申请人: 北京建筑大学 , 中科视元(北京)科技有限公司
IPC分类号: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045
摘要: 本公开提供了一种医学图像多器官分割识别方法及装置,属于图像处理技术领域,该方法包括:对医学图像进行特征提取,得到多层局部特征图和全局特征图。对多层局部特征图分别进行自适应特征提取,基于自适应特征提取得到的特征对多层局部特征图进行语义加深,得到多层语义加深特征图。将多层语义加深特征图和全局特征图输入第一解码网络,得到第一融合特征图。第一解码网络为用于特征增强和特征融合的卷积网络。将第一融合特征图输入分割网络中,得到医学图像的分割图。本公开提供的一种医学图像多器官分割识别方法及装置能够提高对医学图像分割的精确度。
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公开(公告)号:CN111993429A
公开(公告)日:2020-11-27
申请号:CN202011184328.5
申请日:2020-10-30
申请人: 北京建筑大学 , 北京航空航天大学 , 延边大学 , 武汉职业技术学院 , 宁夏工商职业技术学院 , 中科视元(北京)科技有限公司
摘要: 本发明提供一种基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法,并建立机器人目标跟踪抓取系统,机器人目标跟踪抓取系统的RGBD相机图像获取模块得到目标的二维图像及深度图,在二维图像跟踪模块,使用基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法进行目标跟踪,然后在三维重构模块结合深度图进行重构估计目标三维位姿,最后在机器人位姿调整模块不断对机器人末态三维位姿与目标三维位姿进行实时计算并计算差值,并进行调整直至抓取。本发明的目标跟踪算法有效改善了粒子滤波粒子多样性匮乏的问题,有效提高了跟踪的实时性和鲁棒性,解决了抓取过程中的迟滞现象。
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公开(公告)号:CN111993429B
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011184328.5
申请日:2020-10-30
申请人: 北京建筑大学 , 北京航空航天大学 , 延边大学 , 武汉职业技术学院 , 宁夏工商职业技术学院 , 中科视元(北京)科技有限公司
摘要: 本发明提供一种基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法,并建立机器人目标跟踪抓取系统,机器人目标跟踪抓取系统的RGBD相机图像获取模块得到目标的二维图像及深度图,在二维图像跟踪模块,使用基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法进行目标跟踪,然后在三维重构模块结合深度图进行重构估计目标三维位姿,最后在机器人位姿调整模块不断对机器人末态三维位姿与目标三维位姿进行实时计算并计算差值,并进行调整直至抓取。本发明的目标跟踪算法有效改善了粒子滤波粒子多样性匮乏的问题,有效提高了跟踪的实时性和鲁棒性,解决了抓取过程中的迟滞现象。
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公开(公告)号:CN112261729A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011542082.4
申请日:2020-12-24
申请人: 北京建筑大学 , 方源智能(北京)科技有限公司 , 中科视元(北京)科技有限公司
摘要: 本发明提供一种基于D2D‑U通信的自适应半分布式资源分配方法,包括基站初始化;D2D‑U对初始化;将所述授权信道上的同信道干扰约束广播给所有D2D‑U对;在所述每个D2D‑U对处进行资源分配目标函数的转换;每个D2D‑U对利用分布式算法进行求解;根据所述D2D‑U对之间传输的辅助参数,对转换后的资源分配目标函数进行求解,获得最优纳什均衡解;利用在D2D‑U对之间传输的辅助变量,使得D2D‑U对无需知道其他D2D‑U对的目标函数和具体资源分配策略,无需获取系统内部全部的CSI信息,就能得到使得系统达到纳什均衡的本地资源分配策略,在每个D2D‑U处其目标函数不仅与本地资源分配策略有关,还与其他D2D‑U对的资源分配策略相关,提升了系统的能量效率。
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公开(公告)号:CN112261729B
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN202011542082.4
申请日:2020-12-24
申请人: 北京建筑大学 , 方源智能(北京)科技有限公司 , 中科视元(北京)科技有限公司
摘要: 本发明提供一种基于D2D‑U通信的自适应半分布式资源分配方法,包括基站初始化;D2D‑U对初始化;将所述授权信道上的同信道干扰约束广播给所有D2D‑U对;在所述每个D2D‑U对处进行资源分配目标函数的转换;每个D2D‑U对利用分布式算法进行求解;根据所述D2D‑U对之间传输的辅助参数,对转换后的资源分配目标函数进行求解,获得最优纳什均衡解;利用在D2D‑U对之间传输的辅助变量,使得D2D‑U对无需知道其他D2D‑U对的目标函数和具体资源分配策略,无需获取系统内部全部的CSI信息,就能得到使得系统达到纳什均衡的本地资源分配策略,在每个D2D‑U处其目标函数不仅与本地资源分配策略有关,还与其他D2D‑U对的资源分配策略相关,提升了系统的能量效率。
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公开(公告)号:CN118174269A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410093349.8
申请日:2024-01-23
申请人: 北京建筑大学 , 北京交通大学 , 中财京伟(北京)咨询有限公司
摘要: 本发明涉及微电网集群控制技术领域,具体公开一种微电网集群系统分布式协同控制双重切换系统,包括:任务分配决策层、时变通信拓扑层和分布式二次控制器;任务分配决策层用于:生成用于在目标时刻对微电网集群系统进行调度任务切换的第一切换信号;时变通信拓扑层用于:生成用于在目标时刻对微电网集群系统进行通信拓扑切换的第二切换信号;分布式二次控制器用于:根据第一切换信号和第二切换信号,对目标微电网集群系统的所有待控制个体对象进行协同控制。本发明形成了调度任务切换变化和通信拓扑切换变化的“双重切换”,能够实现对微电网集群的分布式协同控制。
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公开(公告)号:CN112363635B
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202011323399.9
申请日:2020-11-23
申请人: 北京建筑大学 , 北京仁光科技有限公司
IPC分类号: G06F3/0354 , G06F3/038 , G06F3/0487
摘要: 本发明涉及基于发光笔的人机交互系统,其包括发光笔、摄像头和主机;发光笔包括圆柱状发光体,圆柱状发光体以其端部触控屏幕;摄像头用于从发光体侧面捕获包含发光体的图像并将其发送至主机,摄像头光轴平行于屏幕;主机接收摄像头捕获的图像,并确定发光体上的平行于屏幕的目标截面在图像中的起始像素点和终止像素点,目标截面为摄像头光轴所在的平面;主机还用于根据起始像素点和终止像素点确定目标截面中心相对于摄像头的第一位置坐标,由第一位置坐标以及摄像头相对于屏幕的第二位置坐标,确定目标截面中心相对于屏幕的第三位置坐标并将其转换成屏幕主机程序空间坐标,以及据此进行响应。本发明可实现对屏幕的无遮挡、无死角触控,提高人机交互效率。
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公开(公告)号:CN111427370A
公开(公告)日:2020-07-17
申请号:CN202010515565.9
申请日:2020-06-09
申请人: 北京建筑大学
摘要: 本发明涉及机器人领域,具体提供了一种基于稀疏位姿调整的移动机器人的Gmapping建图方法,包括:S1:初始化粒子位姿与分布,S2:扫描匹配;S3:计算采样位置的目标分布;S4:计算高斯近似;S5:更新第i个粒子的权重;S6:更新粒子地图;S3,S4的同时并行S3’位姿图构建及S4’闭环约束。本发明解决了原有Gmapping算法在较少粒子时存在的边界模糊、缺失、及滑移的技术问题,构建精度高,边界清晰完整,稳定性好。
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公开(公告)号:CN108596244A
公开(公告)日:2018-09-28
申请号:CN201810361740.6
申请日:2018-04-20
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于光谱角度密度峰值的高光谱图像标签噪声检测方法。包括以下步骤:首先利用光谱角度映射器度量每一类中不同训练样本之间的差异程度。其次基于密度峰值聚类算法利用训练样本之间的光谱角度获得每个训练样本的局部密度。然后,基于每一类训练样本的局部密度引入k最近邻域算法作为决策函数来检测并去除噪声标签。最后,利用支持向量机评估所提出的方法针对高光谱图像监督分类中噪声标签检测和去除的有效性。本发明通过光谱角度映射器、密度峰值聚类和k最近邻域的算法特性融合,能够同时有效的提升高光谱监督分类器和监督空谱分类方法的分类精度。此外,该发明还能有效提升在噪声图像的场景分类和训练样本数目少的情况下的分类性能。
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