公开(公告)号：CN117053779A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310913548.4

申请日：2023-07-24

申请人： 北京科技大学 ,  北京科技大学顺德创新学院

发明人： 丁大伟 ,  林世杰 ,  李擎 ,  任莹莹 ,  孙新苗 ,  安翠娟 ,  王恒 ,  李健

IPC分类号： G01C21/00

摘要： 本发明公开了一种基于冗余关键帧去除的紧耦合激光SLAM方法及装置，涉及同时定位与地图构建技术领域。包括：获取雷达点云数据，对点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；对预处理后的点云数据进行曲率计算，提取点云边缘特征和平面特征；对点云边缘特征和平面特征进行配准，获取关键帧，并输出雷达里程计；通过环境信息获取动态阈值，根据动态阈值对关键帧进行筛选；对筛选后的关键帧进行回环检测；回环检测后，采用ERASOR算法去除动态点，得到基于冗余关键帧去除的紧耦合激光同时定位与地图构建SLAM结果。本发明解决了目前SLAM算法关键帧选择策略过于简单，回环误检以及冗余关键帧数量太多而导致算法精度和效率较低的问题。

公开(公告)号：CN116129188A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310128289.4

申请日：2023-02-17

申请人： 北京科技大学顺德创新学院 ,  北京科技大学

发明人： 丁大伟 ,  伯锐翔 ,  高宇 ,  任莹莹 ,  程乐

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

摘要： 本发明涉及三维点云数据处理技术领域，特别是指一种基于自注意力机制的反冗余点云分类方法及装置，一种基于自注意力机制的反冗余点云分类方法及装置包括：通过传感器进行数据采集，获得三维点云数据；将所述三维点云数据进行预处理，获得预处理点云数据；基于所述预处理点云数据进行特征提取，获得第一特征数据；基于所述第一特征数据进行反冗余处理，获得第二特征数据；基于所述第二特征数据进行特征融合，获得第三特征数据；基于所述第三特征数据进行回归分析，获得分类结果。本发明有效地提升了点云分类操作的准确程度。

公开(公告)号：CN118450327A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410811219.3

申请日：2024-06-21

申请人： 北京科技大学

发明人： 沈桓羽 ,  邵帅 ,  王恒 ,  李擎 ,  丁大伟 ,  孙新苗 ,  安翠娟

IPC分类号： H04W4/021 ,  H04W4/33

摘要： 本发明涉及智能定位领域，特别是指一种基于店铺招牌识别辅助的无人车快速定位方法及装置。所述方法包括：获取待定位无人车的环境感知数据；将环境感知数据输入到构建好的基于Transformer架构的端到端OCR网络，得到文字识别结果；将文字识别结果以及构建好的特征数据库进行相似度计算，得到无人车的位置范围；根据无人车的位置范围以及构建好的三维点云环境地图，确定无人车的初始位置；根据无人车的初始位置以及粒子滤波算法，得到无人车的精确定位。本发明针对无人车在大型商场定位中存在的问题，在不依赖GNSS的情况下，通过结合基于Transformer架构的端到端OCR技术、特征数据库匹配技术和粒子滤波算法，实现了无人车在商场环境中的高效精确定位。

公开(公告)号：CN118016283A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410417776.7

申请日：2024-04-09

申请人： 北京科技大学

发明人： 丁大伟 ,  高宇 ,  万子烁 ,  安翠娟 ,  任莹莹

IPC分类号： G16H50/20 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于可解释的乳腺癌新辅助化疗pCR预测方法及系统，该预测方法，具体包括：获取乳腺癌DCE‑MRI影像数据，并对获取的影像数据进行预处理，得到肿瘤感兴趣区域的图像数据；构建可解释深度学习模型，并将得到肿瘤感兴趣区域的图像数据输入到所述可解释深度学习模型中，即得到新辅助化疗pCR预测结果；获取可解释深度学习模型中注意力机制的注意力权重对特征提取进行可解释分析，得到所述深度学习模型的自解释结果，即完成预测。本发明提供了一种可解释深度学习技术，不仅保证了基于深度学习的新辅助化疗pCR预测的准确性，而且提高了深度学习模型的自解释能力，从而增强了深度学习模型的可信度和临床应用价值。

公开(公告)号：CN116898467A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310793350.7

申请日：2023-06-30

申请人： 北京科技大学

发明人： 魏清阳 ,  许书钰 ,  丁大伟 ,  张朝晖

IPC分类号： A61B6/03 ,  A61B6/00

摘要： 本发明提供一种级联成像系统，包括：探测器模块、级联光子符合模块和图像重建模块；所述探测器模块包括两个相对放置的探测器；两个所述探测器之间容纳被成像物体；所述探测器为伽马射线位置灵敏探测器，两个所述探测器具有时间符合功能；不设准直器；所述探测器模块用于实现单光子成像以及级联伽马光子符合成像的数据采集；所述级联光子符合模块，用于通过时间窗确定级联符合伽马光子对；所述图像重建模块与所述探测器模块及所述级联光子符合模块电连接，用于基于所述探测器模块所采集的数据完成相应的图像重建。本发明能够同时采集单光子和级联光子符合信息，没有使用准直器，极大地提高了系统的灵敏度，使图像成像质量更高。

公开(公告)号：CN115713505A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211426718.8

申请日：2022-11-15

申请人： 北京科技大学

发明人： 丁大伟 ,  万子烁 ,  高宇 ,  周大彪

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/77 ,  G06T17/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20

摘要： 本发明公开了一种基于聚焦交叉熵的多元特征融合的脑膜瘤分级方法及系统，包括：首先，采用伯努利试验对脑部磁共振影像组学特征进行相关性分析，以增强特征选择的可解释性；其次，采用预设的深度学习模型提取影像三维语义特征；然后，采用预设的模型对多元特征进行融合，并构建新型交叉熵损失对模型进行优化，以解决高低分级比例悬殊的问题；最后，构建脑膜瘤病理分级辅助诊断系统，可输出患者的分级结果与三维焦点图，以进一步增强系统的可解释性。本发明可根据磁共振影像对脑膜瘤病理分级做出判断，具有较高的准确性与较强的可解释性。

公开(公告)号：CN115314251A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210789214.6

申请日：2022-07-06

申请人： 北京科技大学

发明人： 李志强 ,  丁大伟 ,  李擎 ,  爨朝阳 ,  安翠娟 ,  任莹莹

IPC分类号： H04L9/40

摘要： 本发明提供了一种随机跳变信息物理系统的弹性事件触发控制方法及装置，涉及信息物理系统容侵控制技术领域。包括：建立拒绝服务攻击下随机跳变信息物理系统的动力学模型，通过平均驻留时间法对能量有限的拒绝服务攻击进行数学表征；构建基于安全约束的弹性事件触发机制，将攻击信号造成的触发数据丢失转化为事件触发规则的不确定性；利用迭代计算方法，计算出最大可容忍拒绝服务攻击的持续时间；针对转移速率精确已知和部分未知情况，设计模态依赖容侵控制器，完成对触发参数和控制器增益的同时求解。缓解有限带宽的通信占用率，提高随机跳变信息物理系统抵御恶意攻击的能力，适用于数据传输层遭受恶意攻击入侵下信息物理系统的安全控制。

公开(公告)号：CN113432600B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110644501.3

申请日：2021-06-09

申请人： 北京科技大学

发明人： 丁大伟 ,  王旭 ,  爨朝阳 ,  王恒 ,  安翠娟 ,  田震松 ,  任莹莹

IPC分类号： G01C21/16 ,  G01C21/00 ,  G01S17/894 ,  G01S17/86

摘要： 本发明公开了一种基于多信息源的机器人即时定位与地图构建方法及系统，该方法包括：获取激光点云数据并对点云数据进行预处理；基于点云数据的几何特征和激光点反射强度信息，对预处理后的每一帧的点云进行特征点提取；利用聚类标签和激光点反射强度信息作为联合的约束条件，根据特征点进行点云配准；基于点云配准结果，结合IMU数据和回环检测信息，得到全局位姿和地图。本发明采用紧耦合的方式，利用IMU和激光雷达的信息，引入激光反射强度信息，避免了单一几何信息的不足。同时融合了目前先进的scan context描述符进行回环检测，从而提升了定位以及建图精度，提高了系统整体的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114895559A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210405840.0

申请日：2022-04-18

申请人： 北京科技大学

发明人： 爨朝阳 ,  丁大伟 ,  安翠娟 ,  任莹莹 ,  李志强 ,  高宇

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提供一种面向恶意攻击下的信息物理系统可靠控制方法，属于信息安全技术领域。所述方法包括：建立恶意攻击下带有外部扰动的信息物理系统面向控制的动力学模型；基于建立的动力学模型，根据系统的实际输出和理想输出确定跟踪误差，并设计变结构控制方法中所需的系统切换表面；构建高斯径向基函数神经网络，基于确定的跟踪误差，对恶意攻击和外部扰动进行在线实时预估和重构；基于李雅普诺夫稳定性定理，确定高斯径向基函数神经网络的自适应法则，根据确定的自适应法则和切换表面设计自适应神经网络有限时间控制器，实现恶意攻击下对信息物理系统的可靠控制。采用本发明，能够确保系统输出在有限时间内准确跟踪到理想输出。

公开(公告)号：CN113778082A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110969618.9

申请日：2021-08-23

申请人： 北京科技大学

发明人： 丁大伟 ,  爨朝阳 ,  任莹莹 ,  安翠娟 ,  张捷 ,  李志强

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明提供一种基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法及系统，属于无人驾驶技术领域。所述方法包括：构建无人车运动模型；根据无人车运动模型的控制输入量及无人车与目标之间的位置偏差构建系统模型；根据构建的系统模型确定控制李雅普诺夫函数，通过控制李雅普诺夫函数构建无人车跟踪目标轨迹的硬约束条件，基于该硬约束条件构造二次规划问题；根据控制李雅普诺夫函数构建自触发机制，基于构建的自触发机制迭代求解二次规划问题以更新无人车运动模型下一个控制输入量的时刻及对应的无人车最优控制输入量。采用本发明，能够在实现准确跟踪目标轨迹的同时最大程度地节约计算和通信资源的目的。