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公开(公告)号：CN116184843A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310491589.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态时序信息的浮选控制参数预测方法和系统，包括：收集并预处理泡沫浮选流程中多模态数据，包括视频数据、音频数据和传感器数据；将预处理后的多模态数据分别输入图片特征提取模块、音频特征提取模块和数据特征提取模块，提取泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征；将泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征输入多模态特征融合模块，进行多模态特征的融合；将融合后的多模态特征输入时序特征融合模块，将连续时间单位的特征进行融合；将进行了时序特征融合的多模态特征输入执行器参数预测模块，得到最终的执行器浮选控制参数输出。本发明实现了执行器浮选控制参数的准确预测。
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公开(公告)号：CN107117243A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710223276.X
申请日：2017-04-07
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: B62K11/007 , B62D63/02 , B62D63/04
Abstract: 本发明公开了一种智能座驾机器人，包括：驾驶舱、电动平衡轮、由液压控制升降的起落架和一套智能操控系统，所述驾驶舱和所述起落架都悬挂在所述电动平衡轮的轮轴上；所述驾驶舱与所述电动平衡轮活动连接，通过液压系统控制所述驾驶舱与所述电动平衡轮在水平方向上产生前后、左右方向的位移。本发明综合了独轮电动平衡车、直升机驾驶舱和起落架的特点，该智能座驾机器人具有驾驶安全、乘坐舒适、避风遮雨、保暖防晒等诸多优点。
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公开(公告)号：CN119006434A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411201826.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开一种基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和系统，包括：将待检测皮带表面图像输入训练完成的皮带撕裂图像缺陷检测主干网络，这个主干网络由图像序列化模块、双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络、多尺度特征融合模块和双分支目标检测输出模块组成；图像序列化模块，将图像进行序列化，输出图像序列和图像微序列；双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络，提取皮带撕裂小目标缺陷全局语义类别信息和局部细节信息；多尺度特征融合模块，进行多尺度特征融合得到三种尺寸的图像融合特征；双分支目标检测输出模块，使用两个分支分别做目标识别和分类任务，并输出最终的目标检测结果。本发明可以对皮带撕裂进行精准检测。
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公开(公告)号：CN116258719B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310541855.4
申请日：2023-05-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据融合的浮选泡沫图像分割方法和装置，包括：收集并预处理泡沫浮选过程中多模态数据，包括二维RGB图像数据和三维点云数据；将预处理后的多模态数据分别输入图像特征初步提取模块和柱体特征提取网络，进行泡沫图像特征的初步提取和泡沫点云柱体特征提取；将初步提取的泡沫图像特征和泡沫点云柱体特征输入跨模态交互融合模块，进行多模态特征的融合；将融合特征输入图像分割主干网络，进行频域分离编码和注意力增强解码，并构建密集跃层连接进行多尺度特征信息融合交互，预测得到像素级类别，并使用后处理模块得到泡沫实例级分割结果。本发明可以有效地从浮选泡沫图像中分割出泡沫实例。
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公开(公告)号：CN116385455B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310577993.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于梯度场标签的浮选泡沫图像实例分割方法和装置，包括：S1、采集浮选泡沫图像，进行泡沫实例层级的掩膜标注；S2、将所述掩膜标注转化成能够利用梯度强度拟合泡沫空间分布的梯度场标签；S3、将所述泡沫图像输入泡沫实例分割网络模型，预测出所述浮选泡沫图像的梯度图，所述泡沫实例分割网络模型的训练学习，利用所述梯度场标签替代所述掩膜标注进行监督；S4、将预测出的梯度图转化成实例掩膜，得到实例层级的分割结果。本发明可以有效地直接将泡沫分割成不同的泡沫实例。(56)对比文件CN 115471660 A,2022.12.13US 2009220137 A1,2009.09.03US 2010080430 A1,2010.04.01Li S 等.Diversity regularizedspatiotemporal attention for video-basedperson re-identification《.2018 IEEE/CVFConference on Computer Vision and PatternRecognition.Salt Lake City》.2018,第369页.张然;赵凤群.考虑分数阶梯度的雾天图像增强偏微分方程模型.计算机辅助设计与图形学学报.2018,(09),第57-65页.张超;都玉莹;韩成;白烨.融合多线索信息的数字图像抠图方法研究.计算机工程与应用.2018,(17),第174-179+190页.周开军;阳春华;牟学民;桂卫华.一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法.高技术通讯.2009,(09),第81-87页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119942061A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411841865.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于自适应典型样本学习技术的跨场景皮带缺陷识别方法及装置，涉及缺陷检测技术领域。该方法包括：构建支持图像数据集以及查询图像数据集；将支持图像数据集以及查询图像数据集输入缺陷识别基础模型，获得第一支持图像特征以及第一查询图像特征；将第一支持图像特征以及第一查询图像特征输入原型自适应模块进行特征增强；根据支持图像数据集、查询图像数据集和检测缺陷图像数据集构建损失函数；对原型自适应模型进行优化，获得优化原型自适应模型；根据待识别皮带图像数据集，基于缺陷识别基础模型以及优化原型自适应模型进行皮带缺陷识别。本发明是一种基于典型样本学习的仅需少量标注的高效且准确的跨场景皮带缺陷识别方法。
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公开(公告)号：CN116184843B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310491589.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态时序信息的浮选控制参数预测方法和系统，包括：收集并预处理泡沫浮选流程中多模态数据，包括视频数据、音频数据和传感器数据；将预处理后的多模态数据分别输入图片特征提取模块、音频特征提取模块和数据特征提取模块，提取泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征；将泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征输入多模态特征融合模块，进行多模态特征的融合；将融合后的多模态特征输入时序特征融合模块，将连续时间单位的特征进行融合；将进行了时序特征融合的多模态特征输入执行器参数预测模块，得到最终的执行器浮选控制参数输出。本发明实现了执行器浮选控制参数的准确预测。
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公开(公告)号：CN116385455A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310577993.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于梯度场标签的浮选泡沫图像实例分割方法和装置，包括：S1、采集浮选泡沫图像，进行泡沫实例层级的掩膜标注；S2、将所述掩膜标注转化成能够利用梯度强度拟合泡沫空间分布的梯度场标签；S3、将所述泡沫图像输入泡沫实例分割网络模型，预测出所述浮选泡沫图像的梯度图，所述泡沫实例分割网络模型的训练学习，利用所述梯度场标签替代所述掩膜标注进行监督；S4、将预测出的梯度图转化成实例掩膜，得到实例层级的分割结果。本发明可以有效地直接将泡沫分割成不同的泡沫实例。
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公开(公告)号：CN116356688A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310370349.3
申请日：2023-04-06
Applicant: 中国建筑第八工程局有限公司 , 北京科技大学
IPC: E01D19/16
Abstract: 本发明公开了一种具有蜂窝式防护结构的桥梁拉索，包括：拉索本体；防护内套，热缩套设于所述拉索本体的外部；抗冲击层，包覆于所述防护内套，所述抗冲击层内形成有呈蜂窝状排布的多个容置通孔，所述容置通孔呈正六棱柱形，所述容置通孔中灌注有耐高温填料，所述抗冲击层为高强纤维层；防护外套，所述防护内套和所述防护外套为PE防护膜套，所述防护外套热缩包覆于所述抗冲击层的外部。本发明解决了现有桥梁拉索防护装置的构造复杂、对拉索本体构造依赖性强、施工工序复杂、应用范围窄的问题。
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公开(公告)号：CN116164690A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211684949.9
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01B21/18
Abstract: 本发明提供一种基于DIC技术的混凝土碳化深度检测方法及设备，该方法包括：(1)在待测混凝土结构表面钻取芯样，获取标准试件；(2)对试件外立面喷涂散斑图案，并在不同高度位置绘制环向标示线；(3)沿试件周围布设至少一个相机，调节DIC系统支架；(4)对试件加载并同步至少一个相机拍摄，记录变形图像，从而得到试件外立面全场应变变形云图；(5)根据试件的应变变形云图突变界限及环向标示线，获取混凝土碳化深度最大值；(6)重复(4)至(5)，至少一次获得深度最大值，通过计算得到混凝土碳化深度均值。本发明实施例提供的基于DIC技术的混凝土碳化深度检测方法及设备，操作简单，利于提高混凝土碳化深度检测的精度。
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