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公开(公告)号：CN116466369A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310342127.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书涉及卫星探测技术领域，具体地公开了一种高低轨卫星可见时间窗口确定方法及装置，其中，该方法包括：获取高轨卫星参数、低轨卫星参数和任务起止时间；高轨卫星参数包括高轨卫星轨道参数以及高轨卫星轨迹点数据；低轨卫星参数包括低轨卫星轨道参数和低轨卫星轨迹点数据；建立低轨卫星轨迹点数据的R‑tree索引；根据高轨卫星轨迹点数据、高轨卫星轨道参数和低轨卫星轨道参数，构建搜索区域；利用搜索区域在R‑tree索引中进行搜索，得到地球无遮挡弧段；针对地球无遮挡弧段中多个低轨卫星轨迹点中各轨迹点进行可见性判断，确定高低轨卫星可见时间窗口。上述方案可以在降低计算可见时间窗口的计算量的同时保证计算精度。
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公开(公告)号：CN103903236B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410084681.4
申请日：2014-03-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像超分辨率重建的方法和装置，属于图像处理领域。所述方法包括：将测试人脸图像与训练人脸图像都划分成图像块；将测试人脸图像中的图像块分为平滑块和非平滑块；对每个非平滑块再继续划分至不存在非平滑块或划分后的非平滑块满足预设条件；对训练人脸图像按照相同方式划分成子块；计算测试人脸图像中每个非平滑块对应的重建图像块；对测试人脸图像中的每个平滑块进行双三次插值得到对应的重建图像块；将测试人脸图像中各非平滑块及各平滑块的重建图像块按照位置合成为一个人脸图像，得到测试人脸图像的超分辨率重建人脸图像。所述装置包括：划分模块、自适应模块、重建模块和合成模块。本发明提高了重建人脸图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN104598889A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510050043.5
申请日：2015-01-30
Applicant: 北京信息科技大学 , 中联煤层气有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00348 , G06K9/00355 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种人体行为识别的方法和装置，属于图像理解与识别领域。所述方法包括：获取人体行为的多个时空训练样本，每个时空训练样本包括人体行为的一段连续的多帧图像；对所述多个时空训练样本提取三维时空直方图特征；对所述多个时空训练样本提取二维轮廓特征；将三维时空直方图特征和二维轮廓特征组合成混合特征；用所述混合特征输入SVM进行训练得到分类器；使用所述分类器对测试样本进行识别，得到人体行为的识别结果。所述装置包括：获取模块、三维特征提取模块、二维特征提取模块、混合模块、训练模块和识别模块。本发明结合了三维时空直方图特征和二维轮廓特征来描述人体行为，实现了较为理想的识别结果，不易受噪声的干扰，提高了识别率。
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公开(公告)号：CN104484650A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410747861.6
申请日：2014-12-09
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种素描人脸识别的方法和装置，属于人脸识别领域。所述方法包括：获取人脸的训练样本，进行滤波、LBP处理和分块后分为N组，为每组设置权重；对N组LBP图像进行训练：根据相同位置子块在素描图像和可见光图像间的匹配程度计算每个子块的加权错误率，选取加权错误率最低的子块后调整每组权重；循环训练至识别率达到指定值，记录每次训练得到的加权错误率最低的子块信息；当输入待识别素描图像时，根据子块信息计算待识别素描图像与每个测试样本之间的加权LBP距离，将加权LBP距离最小的测试样本作为识别结果。所述装置包括：初始处理模块、训练模块和识别模块。本发明降低了素描人脸识别的复杂度，提高了识别效率和准确度。
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公开(公告)号：CN103903236A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410084681.4
申请日：2014-03-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像超分辨率重建的方法和装置，属于图像处理领域。所述方法包括：将测试人脸图像与训练人脸图像都划分成图像块；将测试人脸图像中的图像块分为平滑块和非平滑块；对每个非平滑块再继续划分至不存在非平滑块或划分后的非平滑块满足预设条件；对训练人脸图像按照相同方式划分成子块；计算测试人脸图像中每个非平滑块对应的重建图像块；对测试人脸图像中的每个平滑块进行双三次插值得到对应的重建图像块；将测试人脸图像中各非平滑块及各平滑块的重建图像块按照位置合成为一个人脸图像，得到测试人脸图像的超分辨率重建人脸图像。所述装置包括：划分模块、自适应模块、重建模块和合成模块。本发明提高了重建人脸图像的清晰度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119738775A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411843303.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京信息科技大学 , 拉萨数字经济产业(集团)有限公司 , 中国矿业大学(北京) , 北京川速微波科技有限公司 , 嘉兴聚速电子技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非均匀噪声下互质阵列波达方向的确定方法及装置。该方法包括：获取信号接收模块接收的阵列信号；确定阵列信号的阵列协方差矩阵，其中，信号接收模块包括：多个阵元，多个阵元之间的间隔距离的阵元互质阵列；使用第二噪声协方差矩阵替换阵列协方差矩阵中的第一噪声协方差矩阵，得到重构协方差矩阵，其中，第二噪声协方差矩阵为对角矩阵，第二噪声协方差矩阵的对角线元素为第一噪声协方差矩阵中对角线元素的最小值；利用空间频谱估计算法对重构协方差矩阵进行空间频谱分析，得到阵列信号中每个目标信号的波达方向。本发明解决了在非均匀噪声的条件下，无法准确确定阵列信号的波达方向的技术问题。
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公开(公告)号：CN118011378A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410223322.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/56 , G01S13/522 , G01S7/41 , G01S7/295
Abstract: 本申请公开了一种多普勒扩展目标检测方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：混合反射信号和发射信号得到中频信号后，将中频信号转换为数字信号；依据数字信号确定距离多普勒矩阵；依据距离多普勒矩阵确定待检测单元，并建立基于多普勒扩展目标的概率分布模型，待检测单元为对距离多普勒矩阵中与待检测目标对应的功率单元累加后得到的单元；依据距离多普勒矩阵确定目标阈值因子计算公式，并依据目标阈值因子计算公式确定决策阈值；依据决策阈值与待检测单元的功率值之间的比较结果确定待检测扩展目标是否存在。本申请解决了由于相关技术中对行人等多普勒扩展目标的检测准确率较低导致无法实现高精度的行人检测的技术问题。
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公开(公告)号：CN112014822B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010882008.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京川速微波科技有限公司 , 北京信息科技大学
Inventor： 王涛 , 王东峰 , 曹林 , 华斌 , 戴春杨 , 赵宇 , 宋雨轩 , 宋科宁 , 镡晓林 , 刘怡晓 , 姚京立 , 王兆锋 , 李萌 , 郑健中 , 柏宇豪 , 杨华斌 , 谢晓鹏
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例提供车载雷达测量数据识别方法、装置、介质和电子装置，以自动实现车速的确定和动静态目标数据的识别。其中所述方法包括：获取车载雷达在同一时刻测量得到的多个测量数据，测量数据为目标的2个以上参数组成的向量，所述参数至少包括速度；计算各测量数据中目标的速度在邻域范围内的速度密度；选定在邻域范围内的速度密度最大的目标的速度；确定选定速度对应的测量数据及其关联的其它各测量数据的分布广度；当所确定的分布广度满足预设的分散条件时，根据各测量数据中在选定速度的邻域范围内的目标的速度，确定车载雷达所在车辆的行驶速度；根据测量数据中目标的速度和所确定的车辆速度，判断目标为静态目标或动态目标。
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公开(公告)号：CN116994142A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311041597.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取第一目标图像和第二目标图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像；基于第一特征图像生成多个第二特征图像；对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。
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公开(公告)号：CN116682173A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310587191.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种多域特征注意力融合网络的人体动作识别方法及装置，该方法包括：获取通过毫米波雷达采集的人体动作数据；依据人体动作数据确定第一特征图和第二特征图，采用多域特征融合网络识别模型中的特征提取模块分别对第一特征图和第二特征图进行特征提取，并采用多域特征融合网络识别模型中的拼接模块对完成特征提取的第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到融合特征，对融合特征进行特征再提取，得到深层特征，在对第一特征图和第二特征图进行特征提取的过程中，分别采用通道注意力机制对第一特征图和第二特征图进行加权，以获取多个层次的加权特征；对深层特征进行分类处理，以确定人体动作数据对应的动作类型。
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