-
公开(公告)号:CN116244458A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202211619479.8
申请日:2022-12-16
Applicant: 北京理工大学 , 深圳易芽科技有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例涉及计算机视觉技术领域,公开了一种目标生成器训练方法,该方法引入相似度系数,在生成器中根据输入图像和相似度系数生成相似图像,然后再通过另一个生成器将相似图像复原,然后通过输入图像和复原图像对判别器进行训练,接着再把相似图像输入训练过的判别器,由判别器输出相似值,再通过相似度系数与相似值的差值以及输入图像与复原图像的欧氏距离来调整生成器的参数,使得后续得到的差值以及欧氏距离减小,以此来训练生成器的性能,获得能够生成相似度等于相似度系数的图像的目标生成器。通过上述方式,本申请实施例解决了商标图像的相似样本生成效率低的问题。
-
公开(公告)号:CN114677654A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210365874.1
申请日:2022-04-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明涉及基于混合数据学习的交通现场风险识别方法及系统。本发明中,利用既能采集可见光图像又能采集红外图像的第一图像采集设备和第二图像采集设备采集路况,并对所采集的可见光图像和红外图像通过高斯滤波的方式滤波后获取滤波图像;对于滤波图像,通过值域归一化得到归一化图像,利用归一化图像提取包含混合数据的风险特征向量;将风险特征向量传输给风险学习模型进行风险预测。基于本申请的数据处理方式和优化的神经网络模型实现对交通现场风险识别,有助于提升交通管理的效率,提早发现风险,保护人民财产安全;利用归一化图像提取风险特征向量,降低了数据的维度,降低数据传输量,且提升了模型的学习性能。
-
公开(公告)号:CN113255646A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110612702.5
申请日:2021-06-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种实时场景文本检测方法,属于计算机视觉处理技术领域。首先提取当前自然场景图像的特征。然后采用交叉池化注意力方式,对深层特征的权重进行重新分配。之后对不同尺度的特征自下而上进行融合,将不同尺度特征进行合并。使用特征分块Transformer编码器处理文本多样性。分割出文本实例的“核”,从文本“核”中构建文本实例。本方法,仅需要少量的计算量即可增强骨架网络的特征表示能力。首次提出引用Transformer编码器结构并对其进行修改,得到特征分块Transformer编码器以处理文本多样性问题,对模型性能有较大的提升。本方法在满足实时性的前提下,性能领先于现有的实时场景文本检测方法,在实时性与精度之间实现了更好的平衡。
-
公开(公告)号:CN110866938A
公开(公告)日:2020-03-06
申请号:CN201911147521.9
申请日:2019-11-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种全自动视频运动目标分割方法,属于计算机视觉处理技术领域。本方法旨在提取视频中运动物体的精确区域,将其与背景进行分离,是实现视频编辑、视频内容表示的重要环节。通过使用双流网络同时提取视频帧信息和运动信息,通过相邻帧运动信息获得的粗糙的结果,指导视频帧的分割。本发明方法,相比于现有的技术,充分挖掘了运动信息,在使用注意力机制充分利用运动信息的同时节省了空间的消耗,精度高。
-
公开(公告)号:CN118660021A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411125345.X
申请日:2024-08-16
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于能耗优化的工业物联网边缘设备资源分配方法及系统,涉及资源分配技术领域,包括:获取资源分配区域以及资源分配区域内的集中圆;获取集中圆对应的设备离散图SL;获取每个设备离散图SL的离散值以及饱和值;设定资源分配区域内每个集中圆内的资源分配方法;本发明用于解决现有的技术中未考虑实际的资源分配的距离因素,若进行资源分配时的同一组边缘设备内,存在两个边缘节点对应的边缘设备的相差距离较远的情况,在资源分配中的资源调度方面需要耗费较多的时间且需要较多的额外耗能的问题。
-
公开(公告)号:CN118277745B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410702615.2
申请日:2024-06-03
Applicant: 青岛农业大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06F18/20 , G06Q50/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F18/211
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理领域,尤其涉及一种可视化农业大数据分析交互系统及方法。包括:获取农业大数据的原始数据,并对原始数据进行预处理、特征提取和特征融合及增强处理;从增强的融合特征中选择最优特征子集,基于最优特征子集进行降维映射处理,得到映射到低维空间的特征集;基于映射到低维空间的特征集,引入实时数据流动态分配机制,生成实时数据流动态分配的结果;基于用户交互行为和实时数据流动态分配的结果,动态调整可视化参数;并设置实时可视化反馈循环机制实时更新可视化展示。解决了现有技术缺乏深入挖掘数据内在信息的能力、缺乏动态响应用户交互的机制,以及可视化展示缺乏个性化和适应性的技术问题。
-
公开(公告)号:CN118072489B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410493979.4
申请日:2024-04-24
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于空间模拟的可燃气体检测报警方法及报警器,涉及可燃气体检测报警技术领域,包括如下步骤:对室内空间进行模型构建,得到空间模型,基于空间模型选择检测参照点;基于检测参照点,结合燃气管道内的可燃气体的气体性质设置气体扩散模型;在室内空间安装监测点,基于气体扩散模型对监测点的报警阈值进行更新;对可燃气体进行实时监测,在气体浓度大于报警阈值时向用户发送报警信息;本发明用于解决现有的可燃气体检测报警技术还存在无法根据室内的空气流动对传感器的报警阈值进行智能调控,导致传感器无法及时且准确地判断可燃气体是否存在泄漏的问题。
-
公开(公告)号:CN116038681B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202210768849.8
申请日:2022-06-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置。所述方法包括:确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹;在机械臂在激励轨迹下运动的过程中,多次采集多个关节的关节角度、关节角速度、关节角加速度、温度和关节力矩;对关节力矩进行分解,获得关节线性力和关节摩擦力;根据关节角度、关节角速度、关节角加速度和关节线性力,获得关节线性力参数;根据关节线性力、关节摩擦力、关节角速度和温度,确定关节摩擦力参数;根据关节线性力参数和关节摩擦力参数,获得机械臂动力学模型。根据本公开,能够提升求解过程的准确性,且简化求解过程,减少非线性参数的求解,并简化实验过程。
-
公开(公告)号:CN117499439A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311508130.1
申请日:2023-11-14
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: H04L67/12 , G16Y40/10 , G06F18/2411 , G07C3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于工业物联网的巡检数据处理系统及其处理方法,该系统包括数据采集模块、数据处理模块、巡检路径生成模块、数据传输模块以及故障检测模块;该控制方法通过传感器单元实时采集工业设备各监测节点的运行数据,利用预训练的机器学习分类模型,对运行数据进行识别和分类,获取数据类型和节点位置信息,同时引入了时域特征提取和支持向量机模型,提高了数据分类的准确;基于节点位置信息,系统确定传感器单元的采集节点坐标,并使用最短路径算法生成数据监测巡检路径;云计算平台接收的运行数据根据数据类型和节点位置信息映射到三维模拟模型中,实现了数据的可视化展示,有助于提高工业设备的效率、可靠性和维护策略。
-
公开(公告)号:CN114884263A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210545912.1
申请日:2022-05-18
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 淄博京科电气有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电机多级节能控制装置,包括:底座,所述底座上固定设置有电机主体,所述底座上固定设置有稳定润滑油箱;转动装置,所述转动装置设置电机主体的输出端上,所述转动装置用于驱动设备运行;释放装置;本发明中,通过转轴、转动装置以及释放装置之间的配合使用,实现在转轴转动时,通过连接轴在滑槽内部的滑动,对转轴主体进行转动稳定减少晃动,同时提升转速后,转动板将会在离心力的作用下展开,推动受力板,在于回复弹簧的配合使用下,使得挤压板在释放箱的内部往复移动,将润滑油进行释放喷洒,有效提高了高转速情况下,转轴的转动效率,避免摩擦较大产生严重的动能损耗,提升了节能效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-