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公开(公告)号：CN113674362B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110972401.3
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间调制的室内成像定位方法及系统，属于室内定位及位置识别技术领域。所述系统，包括特征码、LED灯、定位终端和定位模块；特征码与LED灯相连，定位终端和定位模块相连；特征码包含特征和二维码，每个特征均为梯度渐变的扇形且特征间为角度差异；二维码使用黑白条纹进行行编码；所述方法包括：设定LED灯与后置相机的工作距离；确定最佳曝光时间和IOS值；确定特征码的最佳透明度；标定后置相机，确定内参矩阵及畸变系数；系统初始化；获取图像信息；对图像信息进行处理，解算后置相机的2D坐标。所述方法避免了对LED的修改，降低了成本；能提供大量ID，满足大环境的定位需求，解决人工特征易受光照条件影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114254713B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210187798.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频变换与动态模式分解的分类系统及方法，属于数据分类、图像分类及信号识别技术领域。所述系统,包括预处理模块、时频分析模块、动态模式分解模块、能量特征提取模块、各阶矩求解模块以及分类模块；所述方法，包括：将采集的数据进行预处理得到有效信号；将有效信号先进行时频分析再动态模式分解，得到多个特征值与动态模态并排序得到从大到小的能量值、对应特征值与动态模态，组合形成能量特征矩阵；提取能量特征矩阵的前S个元素并丢弃后续数据，更新能量特征矩阵，再求该能量特征矩阵的二范数得到变换后的特征矩阵；基于变换后的特征矩阵作为待分类数据进行阈值分类并输出分类结果。所述方法能实现了较高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN113916221A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111057042.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉里程计和BP网络的自适应行人航迹推算方法，属于机器视觉以及行人导航技术领域。包括：提出了一种融合视觉里程计和BP网络的自适应行人航迹推算方法，该方法将在线学习反向传播神经网络的卡尔曼滤波相结合，以RGB‑D相机的VO测量数据和IMU数据作为样本集训练BP神经网络，在VO失效时充当其替身实现多源数据融合，从而使得VPO提高了不同使用者和使用环境下航迹追踪的鲁棒性和精度。所述方法提高了步伐检测的成功率和补偿估计；在视觉失效时，能较为精确的计算步长；具有成本低、能耗低且实时性好的优势；有效提升了行人导航系统的鲁棒性和对不同装备者的自适应性。
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公开(公告)号：CN113916221B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202111057042.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉里程计和BP网络的自适应行人航迹推算方法，属于机器视觉以及行人导航技术领域。包括：提出了一种融合视觉里程计和BP网络的自适应行人航迹推算方法，该方法将在线学习反向传播神经网络的卡尔曼滤波相结合，以RGB‑D相机的VO测量数据和IMU数据作为样本集训练BP神经网络，在VO失效时充当其替身实现多源数据融合，从而使得VPO提高了不同使用者和使用环境下航迹追踪的鲁棒性和精度。所述方法提高了步伐检测的成功率和补偿估计；在视觉失效时，能较为精确的计算步长；具有成本低、能耗低且实时性好的优势；有效提升了行人导航系统的鲁棒性和对不同装备者的自适应性。
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公开(公告)号：CN113674362A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110972401.3
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间调制的室内成像定位方法及系统，属于室内定位及位置识别技术领域。所述系统，包括特征码、LED灯、定位终端和定位模块；特征码与LED灯相连，定位终端和定位模块相连；特征码包含特征和二维码，每个特征均为梯度渐变的扇形且特征间为角度差异；二维码使用黑白条纹进行行编码；所述方法包括：设定LED灯与后置相机的工作距离；确定最佳曝光时间和IOS值；确定特征码的最佳透明度；标定后置相机，确定内参矩阵及畸变系数；系统初始化；获取图像信息；对图像信息进行处理，解算后置相机的2D坐标。所述方法避免了对LED的修改，降低了成本；能提供大量ID，满足大环境的定位需求，解决人工特征易受光照条件影响。
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公开(公告)号：CN114254713A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210187798.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频变换与动态模式分解的分类系统及方法，属于数据分类、图像分类及信号识别技术领域。所述系统,包括预处理模块、时频分析模块、动态模式分解模块、能量特征提取模块、各阶矩求解模块以及分类模块；所述方法，包括：将采集的数据进行预处理得到有效信号；将有效信号先进行时频分析再动态模式分解，得到多个特征值与动态模态并排序得到从大到小的能量值、对应特征值与动态模态，组合形成能量特征矩阵；提取能量特征矩阵的前S个元素并丢弃后续数据，更新能量特征矩阵，再求该能量特征矩阵的二范数得到变换后的特征矩阵；基于变换后的特征矩阵作为待分类数据进行阈值分类并输出分类结果。所述方法能实现了较高的分类准确率。
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