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公开(公告)号:CN119245636A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411338746.3
申请日:2024-09-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/18 , G01C21/20 , A61B5/389 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于行人导航定位技术领域,涉及一种基于动作识别的行人惯性导航方法。所述方法,依托可穿戴设备收集IMU数据及肌肉电数据;在静止状态下,依托IMU数据计算欧拉角并求得坐标旋转矩阵,将载体坐标系下加速度转换到导航坐标系下,积分后获取速度信息;肌肉电数据经预处理和特征提取后,使用基于统计和动作修正算法的SVM模型来识别人体混合运动模式下的运动状态,得到动作识别结果;将动作识别结果用于自适应调整零速区间的阈值检测,最后在零速区间内使用基于EKF的速度修正方法修正零速并对修正后的速度进行积分,从而获得位置信息。所述方法能实现在混合运动模式下较高定位精度、较小定位误差,较好鲁棒性且能绘制较准确的轨迹。
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公开(公告)号:CN119579411A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411637586.2
申请日:2024-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于协同CNN和Transformer的多输入分级红外图像超分辨力重建方法,通过巧妙的结合CNN和Transformer的优点,在红外图像超分辨力图像的重建任务中,可以重建出更清晰的细节信息和边缘结构,在一定程度上提高了对比度和清晰度,减少不必要的伪影及噪声,在恢复高精度纹理和结构的同时下保持了更清晰的外观,具有良好的视觉效果。
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公开(公告)号:CN117119523A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311196139.3
申请日:2023-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RAN信息的跨层拥塞控制方法。所述方法将RAN信息中的MCS和SINR添加到MDP的状态分量中。其次,根据相邻两个的RTT值和一个RTO内的SINR制定丢包原因分类方法和相应拥塞窗口设置方法。然后,根据BDP和上行传输速率设置慢开始门限值。最后,结合SAC算法动态调整拥塞窗口,若调整拥塞窗口时发生丢包,进行丢包原因判断并采取对应方案继续调整拥塞窗口。最终实现对丢包原因有效分类并针对性地调整拥塞窗口和慢开始门限值,避免不必要的拥塞窗口减小或初始化,同时实现在多种场景中均能达到最高的吞吐率同时保持较低的时延,并且在公平性和友好性上具有明显优势。
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