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公开(公告)号：CN118365804B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410789675.2
申请日：2024-06-19
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06T9/00 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请提出了一种二值化计算成像与感知的方法与装置，该方法包括：基于深度学习技术构建编解码网络，并通过二值化模块对编解码网络的权重参数进行二值化处理，其中，编码网络用于实现对光学图像的调制掩膜和特征提取，解码网络用于解耦低维测量值；通过训练数据集对二值化后的编解码网络进行迭代训练，将二值化后的编解码网络的权重参数逐渐收敛至最优的二值化表示；获取当前的待处理任务，通过训练完成的最优二值化解码网络对观测目标进行图像重建和/或语义感知。该方法构造二值化端到端的编解码成像与感知孪生模型，能够减少解码网络的功耗和模型耗费的内存、计算资源，提升成像与感知的效率和精确度。
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公开(公告)号：CN118365804A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410789675.2
申请日：2024-06-19
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06T9/00 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请提出了一种二值化计算成像与感知的方法与装置，该方法包括：基于深度学习技术构建编解码网络，并通过二值化模块对编解码网络的权重参数进行二值化处理，其中，编码网络用于实现对光学图像的调制掩膜和特征提取，解码网络用于解耦低维测量值；通过训练数据集对二值化后的编解码网络进行迭代训练，将二值化后的编解码网络的权重参数逐渐收敛至最优的二值化表示；获取当前的待处理任务，通过训练完成的最优二值化解码网络对观测目标进行图像重建和/或语义感知。该方法构造二值化端到端的编解码成像与感知孪生模型，能够减少解码网络的功耗和模型耗费的内存、计算资源，提升成像与感知的效率和精确度。
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公开(公告)号：CN115131962B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210642511.8
申请日：2022-06-08
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出一种城市路网动态边界控制方法及装置，其中方法包括，耦合实时数据，对目标城市的交通需求进行估计；根据交通需求选取目标城市的路网动态边界；计算路网动态边界内的路网宏观交通特性；根据路网宏观交通特性对边界上的信号设备或快速路匝道分配车辆流入或流出比例，计算信号配时方案与匝道限速。本发明通过城市路网的动态边界控制，实现提升交通运行效率、阻断或减少交通拥堵传播。
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公开(公告)号：CN115131962A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210642511.8
申请日：2022-06-08
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出一种城市路网动态边界控制方法及装置，其中方法包括，耦合实时数据，对目标城市的交通需求进行估计；根据交通需求选取目标城市的路网动态边界；计算路网动态边界内的路网宏观交通特性；根据路网宏观交通特性对边界上的信号设备或快速路匝道分配车辆流入或流出比例，计算信号配时方案与匝道限速。本发明通过城市路网的动态边界控制，实现提升交通运行效率、阻断或减少交通拥堵传播。
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