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公开(公告)号：CN108537287A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810347636.1
申请日：2018-04-18
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明实施例提供一种基于图模型的图像闭环检测方法及装置。所述方法包括：获取待检测的第一图像和第二图像，并对第一图像和第二图像进行特征提取获得第一特征点集和第二特征点集；对第一特征点集和第二特征点集进行筛选匹配处理，获得第一目标特征点集和第二目标特征点集；根据第一目标特征点集进行建模获得第一图模型，根据第二目标特征点集进行建模获得第二图模型；根据第一图模型和第二图模型进行闭环检测，获得闭环检测结果。所述装置用于执行所述方法，本发明实施例通过将第一图模型和第二图模型进行比对实现闭环的检测，不但充分利用特征之间的相对位置关系，还避免了三维坐标的计算，从而在保证准确率的同时，大大降低了计算量。
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公开(公告)号：CN110245639B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910539934.5
申请日：2019-06-21
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本申请提供了一种基于特征匹配的词袋生成方法及装置，其中，该方法包括：获取针对目标环境进行拍摄的二维图像视频流，其中，目标环境为目标设备在进行同时定位与建图SLAM时构建的地图所对应的环境；利用特征提取算法，提取二维图像视频流中各图像帧的目标特征关键点的特征描述子，其中，提取的二维图像视频流中每个图像帧的目标特征关键点的数量至少为一个；按照二维图像视频流中各图像帧的先后顺序，对二维图像视频流中各图像帧的目标特征关键点的特征描述子进行相似度匹配，以得到词袋的各叶子节点；将各叶子节点和叶子节点的数量作为输入参数，输入到文本聚类模型中，以构建出词袋，通过上述方法，有利于降低得到词袋所消耗的时长。
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公开(公告)号：CN111904407A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010963025.7
申请日：2020-09-14
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本申请提供了一种心率信号处理装置及心率检测装置，心率信号处理装置包括：信号预处理模块和心率计算模块；心率计算模块包括：第一预设数量的延时电路、单脉冲产生电路、设定定时时间的定时电路和计数电路；其中，第一预设数量与定时时间满足预设数学关系；信号预处理模块对传感器采集的PPG信号进行预设处理，得到方波信号，并通过心率计算模块中的延时电路对方波信号的延时处理，得到多路相位各异的方波信号；心率计算模块通过单脉冲产生电路将多路方波信号转换为多路脉冲信号，并通过计数电路统计定时电路对应的定时时间内的脉冲信号数量，得到心率值。本申请能够在降低成本的同时实现快速心率检测。
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公开(公告)号：CN110322418A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910623138.X
申请日：2019-07-11
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本申请提供了一种超分辨率图像生成对抗网络的训练方法及装置，所述超分辨率图像生成对抗网络包括生成模型和损失计算模型，所述损失计算模型包括判别单元和分类单元，该方法包括：将图像信息输入到所述生成模型，以使所述生成模型输出超分辨率图像；将所述超分辨率图像输入到所述损失计算模型，以使所述损失计算模型计算所述超分辨率图像的总损失；根据所述超分辨率图像的总损失，对所述超分辨率图像生成对抗网络进行训练。
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公开(公告)号：CN110245639A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910539934.5
申请日：2019-06-21
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本申请提供了一种基于特征匹配的词袋生成方法及装置，其中，该方法包括：获取针对目标环境进行拍摄的二维图像视频流，其中，目标环境为目标设备在进行同时定位与建图SLAM时构建的地图所对应的环境；利用特征提取算法，提取二维图像视频流中各图像帧的目标特征关键点的特征描述子，其中，提取的二维图像视频流中每个图像帧的目标特征关键点的数量至少为一个；按照二维图像视频流中各图像帧的先后顺序，对二维图像视频流中各图像帧的目标特征关键点的特征描述子进行相似度匹配，以得到词袋的各叶子节点；将各叶子节点和叶子节点的数量作为输入参数，输入到文本聚类模型中，以构建出词袋，通过上述方法，有利于降低得到词袋所消耗的时长。
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公开(公告)号：CN114154576A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111471191.6
申请日：2021-12-03
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于混合监督的特征选择模型训练方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，本发明使用图像语义信息和图像特征的注意力信息对特征选择模型的训练提供混合监督作用。基于该训练方法训练特征选择模型，进而将该模型用于图像检索，能够准确地检索出数据库中与输入的检索图像相匹配的历史图像。本发明的训练方法结合了语义信息和注意力信息进行混合优化，优化方法更易收敛，适用于不同特征的特征选择模型，模型预测的准确性更好。
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公开(公告)号：CN108757800B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201810666639.1
申请日：2018-06-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： F16F7/104
摘要： 本发明涉及缓冲结构技术领域，尤其是涉及一种缓冲装置。所述缓冲装置，包括弹簧、圆盘、驱动机构以及由上而下设置的上套筒、中套筒以及下套筒；圆盘包括圆盘本体以及沿圆盘本体均布的多个复位插销；复位插销能够插入齿槽内；多个复位插销与多个插销返回通道一一对应设置；弹簧设置在上套筒内，且一端与上套筒的顶部连接，另一端与圆盘连接；驱动机构固定在下套筒内，且与圆盘传动连接，以带动圆盘转动。本发明提供的缓冲装置，结构巧妙，能够有效吸收冲击力提供有效缓冲，而且能够重复使用，各部件之间通过机械相互作用，安全可靠，无需考虑密封问题。当弹簧压缩后，齿槽的底部将复位插销的底部卡住，避免弹簧立即回弹。
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公开(公告)号：CN108757800A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810666639.1
申请日：2018-06-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： F16F7/104
CPC分类号： F16F7/104
摘要： 本发明涉及缓冲结构技术领域，尤其是涉及一种缓冲装置。所述缓冲装置，包括弹簧、圆盘、驱动机构以及由上而下设置的上套筒、中套筒以及下套筒；圆盘包括圆盘本体以及沿圆盘本体均布的多个复位插销；复位插销能够插入齿槽内；多个复位插销与多个插销返回通道一一对应设置；弹簧设置在上套筒内，且一端与上套筒的顶部连接，另一端与圆盘连接；驱动机构固定在下套筒内，且与圆盘传动连接，以带动圆盘转动。本发明提供的缓冲装置，结构巧妙，能够有效吸收冲击力提供有效缓冲，而且能够重复使用，各部件之间通过机械相互作用，安全可靠，无需考虑密封问题。当弹簧压缩后，插槽的底部将复位插销的底部卡住，避免弹簧立即回弹。
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公开(公告)号：CN114004755A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111071049.2
申请日：2021-09-13
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种平衡数据偏好的深度补全系统及方法，该方法包括分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征；根据稀疏深度图和RGB图片的特征采用双分支结构分别进行低频成分估计和高频成分估计并进行图像恢复，以得到低频深度图和高频深度图；根据低频深度图和高频深度图采用像素级相加的方法生成稠密深度图，完成图像深度补全。涉及计算机视觉技术领域。本发明可缓解高频成分对稀疏深度信息的偏好，有效提高深度补全结果的精度。
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公开(公告)号：CN114004754A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111070656.7
申请日：2021-09-13
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的场景深度补全系统及方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括获取KITTI数据集中不同模态的场景深度图的特征，所述不同模态的场景深度图包括稀疏深度图与RGB图片；采用基于UNet网络架构的编码解码网络分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征；建立并采用基于注意力的图卷积网络和基于注意力的自卷积融合网络分别根据稀疏深度图和RGB图片的特征进行图像恢复，以得到低频深度图和高频深度图；根据低频深度图和高频深度图采用像素级相加的方法生成稠密深度图，完成场景深度补全。本发明可大大提高场景深度补全精度。
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