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公开(公告)号：CN118645163A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410760005.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种分子动力学模拟数据通用清洗系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括数据获取模块，用于获取分子动力学模拟数据；参数获取模块，用于获取清洗参数信息；数据清洗模块，用于基于清洗参数信息，对分子动力学模拟数据进行清洗，得到清洗结果；结果展示模块，用于对清洗结果和相关信息进行展示。本发明解决了分子动力学模拟数据的结果分析复杂和数据输出难度高的问题。
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公开(公告)号：CN119985430A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411937298.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 一种可调谐激发受激拉曼光谱显微成像方法与装置，属于光谱检测和光学成像领域。本发明的装置包括宽波段可调波长光源、高分辨波长扫描模块、受激拉曼信号激发模块和受激拉曼信号探测模块。受激拉曼信号激发与成像模块，用于将两束时间、空间重叠的窄带飞秒脉冲光聚焦于样品并激发受激拉曼信号，同时移动样品实现点扫描显微成像；受激拉曼信号探测模块，用于将受激拉曼散射信号转换为电信号，利用锁相放大器进行解调后由数据采集卡记录光谱信息。本发明利用光学参量放大器的宽波段可调谐特性，将泵浦光调谐至样品吸收峰长波长区域，实现电子预共振受激拉曼；并在探测端结合平衡探测技术，实现对受激拉曼信号的高灵敏度、高分辨率、高信噪比的探测。
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公开(公告)号：CN117252771A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311081677.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于帧对齐和注意力机制的深度学习视频去雾方法，属于图像处理领域；所述方法包括：首先，利用大气散射模型和深度视频，构造合成视频去雾数据集；其次，基于可变形卷积和时间注意力机制，构造前后两个子网络；最后，将预训练的单幅图像去雾网络与子网络串联，并在合成视频数据集上训练得到端到端的视频去雾网络；本发明提出的方法可以抑制单幅图像去雾网络直接应用于视频去雾时产生的闪烁和色差现象，提升去雾视频的观感；同时利用预训练的单幅去雾网络，可以使用较小的视频数据集完成训练。
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公开(公告)号：CN115170404A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210586575.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置，能够降低夜晚光晕对场景的影响，实现针对夜间去雾的应用场景的图像去雾处理。为达到上述目的，本发明的技术方案包括以下步骤：步骤1)：输入的彩色图像转化为灰度图片，获取灰度图片的低频部分处理得到夜晚辉光图，并根据低频灰度图和辉光图计算夜间雾气浓度系数。步骤2)：对输入的彩色图像进行图层分离，分解为结构层和纹理层。步骤3)：通过基于亮度补偿的暗通道先验假设，并基于雾气浓度对局部环境光进行估计，对结构层进行去雾。步骤4)：对纹理层进行修正，并将修正后的纹理层与结构层融合得到输出图像。
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公开(公告)号：CN114881875A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210466613.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net结构和残差网络的去雾网络及其去雾方法。该网络不依赖于大气散射模型，可以实现端到端的去雾。本发明基于U‑Net的网络结构，利用残差模块构建了一个端到端的去雾残差网络，去雾方法包括以下步骤：获取合成雾天数据集RESIDE作为训练数据集，并对数据集进行裁剪和归一化的预处理。基于U‑Net结构和残差模块，构造去雾网络模型。将合成雾天数据集输入到网络模型中，在训练过程中通过新的损失函数计算损失，不断迭代更新网络参数，最终得到优化的去雾模型，进行图像去雾。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110223240A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910366796.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明公开了基于颜色衰减先验的图像去雾方法、系统及存储介质，方法包括：通过预设的场景深度模型对输入图像进行第一处理，生成场景深度图；对场景深度图进行导向滤波处理；采用二叉树搜索算法对输入图像进行第二处理，得到大气光值；根据导向滤波处理后的场景深度图和大气光值对输入图像进行去雾处理，得到去雾图像。本发明通过导向滤波处理，解决了现有技术中采用颜色衰减先验法进行图像去雾后会产生近景区域模糊和细节丢失的问题，提高了去雾效果；另外，本发明还使用二叉树搜索算法代替了传统的逐点寻找大气光值的方法，适用于各种光照情景下的图像，加快了速度且增大了适用范围，可广泛应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN114881875B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210466613.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net结构和残差网络的去雾网络及其去雾方法。该网络不依赖于大气散射模型，可以实现端到端的去雾。本发明基于U‑Net的网络结构，利用残差模块构建了一个端到端的去雾残差网络，去雾方法包括以下步骤：获取合成雾天数据集RESIDE作为训练数据集，并对数据集进行裁剪和归一化的预处理。基于U‑Net结构和残差模块，构造去雾网络模型。将合成雾天数据集输入到网络模型中，在训练过程中通过新的损失函数计算损失，不断迭代更新网络参数，最终得到优化的去雾模型，进行图像去雾。
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公开(公告)号：CN118645163B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410760005.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种分子动力学模拟数据通用清洗系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括数据获取模块，用于获取分子动力学模拟数据；参数获取模块，用于获取清洗参数信息；数据清洗模块，用于基于清洗参数信息，对分子动力学模拟数据进行清洗，得到清洗结果；结果展示模块，用于对清洗结果和相关信息进行展示。本发明解决了分子动力学模拟数据的结果分析复杂和数据输出难度高的问题。
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公开(公告)号：CN207902379U
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201820220254.8
申请日：2018-02-07
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: B60R25/102 , B60R25/104 , B60R25/40 , B60R25/25 , B60R25/24
Abstract: 本实用新型公开了一种交通工具防盗系统，包括服务器端、控制端、车载终端和移动终端，控制端包括指纹模块、读卡器模块、语音模块、显示模块、CPU和第一通讯模块，车载终端包括第二通讯模块、防拆模块、震动传感器模块和LED模块，指纹模块的输出端和读卡器模块的输出端均与CPU的输入端连接，CPU的输出端分别连接语音模块的输入端和显示模块的输入端，第一通讯模块分别与CPU、服务器端和移动终端连接，防拆模块的输出端和震动传感器模块的输出端均与第二通讯模块的输入端连接，第二通讯模块的输出端连接LED模块的输入端。本实用新型的防盗效果好、系统功耗低、成本低且方便实用，可广泛应用于智能防盗技术领域。
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公开(公告)号：CN207249467U
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201720860259.2
申请日：2017-07-14
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: G05B19/418 , G01D21/02 , G08C17/02 , H04W84/18
Abstract: 本实用新型公开了一种宿舍管理系统，包括总服务器、楼宇端服务器以及设置在每间宿舍中的中央控制器、第一传感器模块和控制器模块，所述楼宇端服务器分别与总服务器和中央控制器连接，所述第一传感器模块的输出端与中央控制器的输入端无线连接，所述中央控制器与控制器模块无线连接，通过系统化的配置，能够更好地完成宿舍信息化工作；同时，第一传感器模块和控制器模块通过无线方式与中央控制器通信，使得传感器和控制器的部署更加灵活方便，便于扩展，不需要复杂的布线工作，节省人力物力。本实用新型作为一种性能良好的宿舍管理系统可广泛应用于物联网技术领域。
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