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公开(公告)号：CN116703752A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310524524.X
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了融合近红外的Transformer结构的图像去雾方法及装置，能够利用额外的近红外特征作为补充信息，采用Transformer深度神经网络结构，其特征提取能力更强，能够生成分辨率高，保真度高和纹理细节突出的去雾图片。针对同一场景对应拍摄近红外图像和可见光图像，组成数据集。将近红外图像和可见光图像输入到预先训练好的Transformer结构图像去雾模型；该模型对可见光、近红外图像进行编码表征，分别得到可见光和近红外图像的特征向量，二者融合得到交互特征向量；对可见光和近红外图像的特征向量分别进行解码，获得可见光和近红外图像序列，二者处理后与交互特征向量进行合并，对合并结果进行通道重组以及卷积处理，输出去雾后的图像结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116703752B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310524524.X
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了融合近红外的Transformer结构的图像去雾方法及装置，能够利用额外的近红外特征作为补充信息，采用Transformer深度神经网络结构，其特征提取能力更强，能够生成分辨率高，保真度高和纹理细节突出的去雾图片。针对同一场景对应拍摄近红外图像和可见光图像，组成数据集。将近红外图像和可见光图像输入到预先训练好的Transformer结构图像去雾模型；该模型对可见光、近红外图像进行编码表征，分别得到可见光和近红外图像的特征向量，二者融合得到交互特征向量；对可见光和近红外图像的特征向量分别进行解码，获得可见光和近红外图像序列，二者处理后与交互特征向量进行合并，对合并结果进行通道重组以及卷积处理，输出去雾后的图像结果。
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公开(公告)号：CN115032817A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210594746.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02C11/08 , G02C11/00 , G02B27/01 , G06T5/00 , G06V10/82 , G06N3/04 , H04W4/80 , H04W84/12 , H02J7/35
Abstract: 本发明提出一种用于恶劣天气使用的实时视频去雾智能眼镜，包括：采集模块、处理模块、通信模块、显示模块和供电模块，所述采集模块包括可见光摄像头、GPS定位模块、九轴姿态传感器、四合一气象站模块和心率传感器；所述可见光摄像头固定在眼镜右桩头处；所述GPS定位模块和所述九轴姿态传感器内嵌在左镜腿中；所述四合一气象站模块外置在右镜腿近桩头处；所述心率传感器内置在右镜腿中部，贴近人体太阳穴处；所述处理模块采用ESP处理器，固定在智能眼镜左镜腿近桩头处；所述通信模块采用WIFI和蓝牙模块，固定在智能眼镜处理模块后方；所述显示模块采用微型显示屏，以铰链结构固定在智能眼镜左镜框上。
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公开(公告)号：CN114903246A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210435447.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种用于恶劣尘雾环境的智能实时图像去雾头盔及其使用方法，能够实现在恶劣尘雾环境中将图像进行实时去尘去雾处理。通过对采集视频信息中的图像进行处理，能够实现在恶劣尘雾环境中将图像进行实时去尘去雾处理，给身处恶劣尘雾环境中的人群提供工作和生活上的便利，提高视觉可见度，保障生存几率，维护稳定安全的工作生存环境。同时以低功耗、绿色环保为核心，促进人机协同发展，实现头盔智能化，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN115032817B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210594746.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02C11/08 , G02C11/00 , G02B27/01 , G06T5/00 , G06V10/82 , G06N3/0442 , H04W4/80 , H04W84/12 , H02J7/35
Abstract: 本发明提出一种用于恶劣天气使用的实时视频去雾智能眼镜，包括：采集模块、处理模块、通信模块、显示模块和供电模块，所述采集模块包括可见光摄像头、GPS定位模块、九轴姿态传感器、四合一气象站模块和心率传感器；所述可见光摄像头固定在眼镜右桩头处；所述GPS定位模块和所述九轴姿态传感器内嵌在左镜腿中；所述四合一气象站模块外置在右镜腿近桩头处；所述心率传感器内置在右镜腿中部，贴近人体太阳穴处；所述处理模块采用ESP处理器，固定在智能眼镜左镜腿近桩头处；所述通信模块采用WIFI和蓝牙模块，固定在智能眼镜处理模块后方；所述显示模块采用微型显示屏，以铰链结构固定在智能眼镜左镜框上。
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公开(公告)号：CN116108884A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310163116.6
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于火灾检测技术领域，具体提出了一种基于遗传算法的改进模糊神经网络火灾检测方法。该方法基于火灾现场检测到的温度、一氧化碳浓度和烟雾浓度数据，建立基于遗传算法的改进模糊神经网络火灾检测模型，利用遗传算法全局优化、自适应调整的特点，对模糊神经网络的权值参数进行优化训练。训练好的早期火灾检测模型对来自多传感器的数据进行融合判断，输出所述待测火灾检测结果。本发明解决了现有火灾检测技术存在的前期成本投入高及准确性低的问题，能够及时且准确地检测到火灾是否发生，具有较好普适性。
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