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公开(公告)号：CN118730895A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311758146.8
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G01N21/01 , G01N21/3586
Abstract: 本发明公开了一种利用固体中激光等离子体光丝探测太赫兹波的系统和方法。其中，该系统包括激光器、分束镜、时间延迟装置、孔径光阑、半波片、第一凸透镜、离轴打孔抛物面反射镜、探测样品、斩波器、相干太赫兹源、太赫兹滤波片、第一太赫兹偏振片、第二太赫兹偏振片、第二凸透镜、带通滤波片、光电倍增管。本发明的系统构成简单、稳定性高、可修复性强并且容易维护，特别是本发明中利用的探测样品可优选为低密度聚乙烯或聚对苯二甲酸乙二醇酯等廉价靶材，具有远低于传统电光晶体采样的建置成本。此外，本发明在太赫兹探测领域中具有极高的灵敏度以及灵活方便的偏振表征能力，并将相对廉价的各种塑料纳入了太赫兹探测领域中固体靶材的选材空间，具有较强的科研及实际应用价值。
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公开(公告)号：CN116580107A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310506863.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/762 , G06V10/12
Abstract: 本发明公开了一种跨视角多目标实时轨迹跟踪方法及系统，将机器视觉图像采集系统与主控平台结合实现分布式采集，集中式处理系统架构，通过四套及以上大视场高速相机实现大场景下针对多目标多视角实时图像采集，实现多目标运动轨迹跟踪。本发明使用不少于四套采集系统实现全场景视角覆盖，解决了单一视角采集方式存在的目标定位精度差且存在因互相遮挡导致的目标位置信息丢失等问题。相比基于深度学习模型的目标定位方法，通过多相机联合解算目标位置能够实现更高的定位精度、更好的定位鲁棒性以及更高的帧率。
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公开(公告)号：CN117388211A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202211324670.X
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G01N21/3586 , G01J7/00
Abstract: 本发明公开了一种样品中太赫兹脉冲群速度的测量系统和方法，涉及太赫兹波段光学测量技术领域。其中，该光学系统包括设置在光路上的激光器、分光镜、光参量放大器、斩波器、太赫兹产生晶体，太赫兹滤波片、第一离轴抛物面反射镜、第二离轴抛物面反射镜、第三离轴打孔抛物面反射镜、光学延迟装置、第一凸透镜、被测样品、第二凸透镜、四分之一波片、沃拉斯顿棱镜、光电平衡探测器。本发明的系统构成简单、建置成本低、稳定性高、可修复性强并且容易维护。本发明针对现存的技术问题和需求，提出了一种样品中太赫兹脉冲群速度的高精度、高灵活性、高稳定性、低成本的测量系统和方法，在太赫兹领域内元器件制造、样品检测、基底窗口材料分析、自由空间内太赫兹系统搭建与仪器制造等方面均具有极大的科研和应用价值。
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公开(公告)号：CN116725506A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310333220.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明涉及一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过近红外成像设备获取受试者面部视频图像，通过人脸标志点和血液灌注区域情况将人脸所在的敏感区域分为N个子区域，通过计算N组面部感兴趣区域每一帧像素均值和位置信息分别获取原始的脉搏波信号和运动伪迹，通过计算N组背景区域的每一帧像素均值获取背景光照震荡信息，结合正交分解投影去噪算法初步去除原始脉搏波信号里的运动噪声和背景光照噪声，使用低秩时空矩阵去噪模型对初步去噪的脉搏波信号再次去噪并提取心率，具有非接触、远距离、操作简单的优点，可以解决目前无法实现的黑暗场景下高精度监测心率信号的问题。
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公开(公告)号：CN116369922A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310333165.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明涉及一种光电成像式双模态驾驶员疲劳监测方法，属于生理信号检测领域。本发明基于成像式光电容积技术(IPPG)提取人体生理参数，通过图像视频处理算法提取面部动作疲劳特征，融合生理参数与面部动作疲劳特征实现驾驶员疲劳监测。本发明首先通过使用可见光源对人体面部皮肤组织进行光照，同时利用CCD相机采集相应光照区域含有脉搏波、心率变异性等相关生理参数的视频并从视频中提取出人体生理参数信号，随后设计了混合特征选择算法，去除与疲劳状态关联性较低的参数和冗余参数，生成最优生理参数子集，最后采用特征融合算法，将选取的最优生理参数信号与面部动作疲劳特征相结合通过随机森林分类模型进行疲劳状态的监测与判断，提高驾驶员疲劳监测的准确率和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120021971A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510495138.1
申请日：2025-04-21
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 天津医科大学朱宪彝纪念医院(天津医科大学代谢病医院、天津代谢病防治中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于呼吸引导的磁共振成像脉搏和呼吸复合门控方法，包括：获取受试者的面部视频数据；进行皮肤区域识别，获得对应的感兴趣区域；计算像素均值，获得原始IPPG信号；进行头部伪影去除；确定呼吸周期T1以及脉搏周期T2，并计算呼吸周期T1与脉搏周期T2的比值N；确定每个脉搏周期对应的呼吸时间区间；确定IPPG信号波峰相对于心电信号R波顶点的延迟时间d；计算每个脉搏周期中进行磁共振成像的复合门控时间区间；生成用于触发MRI设备进行磁共振成像的复合门控信号。其通过皮肤区域识别、有效的头部运动伪影去除，以及对脉搏和呼吸周期的精细同步控制，减少了图像伪影，显著提升了MRI成像的质量和效率。
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公开(公告)号：CN119967282A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510018532.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: H04N23/67 , H04N23/61 , H04N23/95 , H04N23/959 , H04N5/265
Abstract: 本发明公开了一种普通光源下镜面物体自动对焦拍摄及景深延拓方法，涉及自动对焦、景深延拓等技术领域。本发明包括图像采集，采集镜面物体在不同拍摄工况的序列化图像信息；自动对焦，从图像序列中判定对焦区间，选取用于融合的子序列图像；图像融合，将经自动对焦选取的带有目标物体局部细节信息的有效图片子序列进行融合，生成带有物体细节特征的全聚焦图像；图像增强，增加全聚焦图像的细节信息和清晰度；图像分类，识别不同物体的个性化信息，包括成色、图案、工艺、类别。本发明克服了镜面物体结构精细、容易反光影响成像质量，以及微距拍摄受景深限制的不足，自动高效地输出全聚焦图像，在一张图像上呈现镜面物体的全部细节。
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公开(公告)号：CN116421180A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310403063.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: A61B5/1455 , G06V10/14 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于图谱联合的无创血红蛋白检测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用白光光源对包含人体皮肤区域(手指)进行照射，同时使用高光谱相机与工业相机同时对皮肤区域进行图像采集，通过训练光谱超分辨模型，实现高光谱重建，然后对高光谱数据去冗余同时保留图像空间信息与光谱信息的特征，进一步根据蒙特卡洛仿真结果确定针对特定波段的通道注意力模块，最后建立回归预测模型预测出人体血红蛋白浓度。
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公开(公告)号：CN113780205B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111083798.7
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明公开了一种跨视角信息融合人体姿态估计与空间定位方法，将机器视觉图像采集系统与高精度伺服平台相结合，将固定的图像采集镜头替换为电控伺服变焦镜头，通过两套及以上云台变焦伺服运动平台实现大型运动场内对同一运动员的多目同步图像采集，扩宽了人体姿态估计技术和运动分析的应用领域。本发明使用双视角信息融合方法解决单视角采集图像方式不可避免的出现因目标肢体遮挡而导致的人体关键点位置信息丢失的问题。通过构建欠完备自编码器的方式对多粒度跨层级联网络的输出进行多视角信息融合，从而实现了不同视角下人体关键点位置信息的相互修正和补全。
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公开(公告)号：CN118429542A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410622636.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的单目免标定三维轨迹重建方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，主要涉及通过单目相机重建目标三维轨迹的问题。该方法通过对视频样本采用目标检测模型进行逐帧处理，得到并分别记录目标检测框的中心点以及底边中心像素点的矩阵索引，然后通过单目深度估计模型得到逐像素点的深度信息并通过目标检测框中心点的索引检索到对应的深度值作为目标的z轴坐标，期间需保证两个模型处理后的视频帧尺寸一致。最后将目标检测框底边中心点的索引经过比例变换作为x、y轴坐标，与上述z轴坐标对应进行组合，从而重建目标的三维轨迹。
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