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公开(公告)号：CN110879531A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911154069.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种随机扰动系统的数据驱动自适应优化控制方法及介质，方法包括问题描述部分、数据驱动最优状态观测器的设计部分和随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制部分；对于上述三个部分，本发明进行了详细的说明。本发明通过设计数据驱动最优状态观测器，进行随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制。首次将数据驱动ADP方法首次用于状态完全不可测的系统；无模型LQG控制被推广到了连续时间系统；ADP设计中考虑了控制信号通道以外的非匹配噪声，以及不依赖状态和控制信号的独立噪声；提出一种针对随机扰动系统的新型异策略数据驱动ADP控制方法及介质，避免了需要反复读取和更新控制信号的负担，显著地减少了运算量。
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公开(公告)号：CN110879531B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911154069.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种随机扰动系统的数据驱动自适应优化控制方法及介质，方法包括问题描述部分、数据驱动最优状态观测器的设计部分和随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制部分；对于上述三个部分，本发明进行了详细的说明。本发明通过设计数据驱动最优状态观测器，进行随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制。首次将数据驱动ADP方法首次用于状态完全不可测的系统；无模型LQG控制被推广到了连续时间系统；ADP设计中考虑了控制信号通道以外的非匹配噪声，以及不依赖状态和控制信号的独立噪声；提出一种针对随机扰动系统的新型异策略数据驱动ADP控制方法及介质，避免了需要反复读取和更新控制信号的负担，显著地减少了运算量。
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公开(公告)号：CN115049706B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210770761.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Staple的长期目标跟踪方法及系统，先根据提取的当前图像中的目标的颜色特征和方向梯度直方图特征训练获得颜色滤波器Hcolor、梯度滤波器Hhog、尺度相关滤波器Hscale和最小均方误差和滤波器HMOSSE，之后通过特征融合获取目标位置，根据尺度相关滤波器Hscale获得最佳尺度的目标跟踪框即锁定跟踪范围，之后判断目标是否发生遮挡，如果没有发生遮挡，则采用线性方式更新所述颜色滤波器Hcolor、梯度滤波器Hhog和最小均方误差和滤波器HMOSSE，进入下一帧图像；若目标受到遮挡，则利用粒子滤波重新搜索目标并跟踪，进入下一帧图像。之后重复上述过程，直至最后一帧图像完成目标跟踪。
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公开(公告)号：CN116740021A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310704231.X
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种工业场景数据集下的图卷积视觉关系检测方法，针对视觉关系检测技术在真实的工业场景数据集下缺少应用的问题，建立一个工业场景下的视觉关系检测数据集；整个数据集的构建过程包括相关主题的定义、相关照片的搜集、识别的物体和关系类别的初步筛查、物体和关系的标注、物体和关系类别的最终确定；而针对将具有异构性的图卷积网络引入视觉关系检测领域不充分的问题，设计了一个基于K‑最邻近图和自适应滤波的视觉关系检测模型；K‑最邻近图用于建立谓词节点的邻接矩阵，自适应滤波的结构采用改进的图卷积形式进行；总体而言，建立一个新的工业场景数据集并设计了一个考虑异构性图卷积的视觉关系检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757967A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210288518.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于手工特征融合的多尺度抗遮挡目标跟踪方法，鲁棒性较强并且计算量不大，可以运行在大多数跟踪平台上。本发明通过设计尺度池进行多分辨率采样，能够快速处理目标在运动过程中发生的尺度变化；提出的依据相关峰平均能量指标进行两种特征滤波器响应结果融合的方法实现了HOG特征与CN特征优势的综合，提升了跟踪器的辨别能力；通过对每一帧的跟踪结果进行遮挡判断评估，另外设计了SVM重检测器，在目标丢失后在丢失前的附近区域进行重检测，提高了跟踪器的抗遮挡能力。独立地对两个跟踪器的跟踪结果进行评估，根据APCE指标调整学习率，实现各自的自适应更新。
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公开(公告)号：CN110782407B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201910979409.5
申请日：2019-10-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域概率分割的单幅图像去雾方法。使用本发明能够对有雾图像的天空区域进行有效地识别和分割，且去雾图像的视觉效果好。本发明通过对有雾图像天空区域的总结分析，提出了基于概率模型的天空区域识别算法，对有雾图像的天空区域进行有效地识别和分割；然后对天空区域和非天空区域分别采用不同的透射率，即对天空区域的透射率进行基于改进容差机制的增益放大，解决了天空区域透射率低估的问题，进而解决了去雾图像天空区域颜色失真的问题。并且，通过引入全局平滑滤波方法对透射率进行优化，减少了去雾结果的块效应的情况；采用傅里叶变换方法和伽马校正调整了图像的细节和亮度，提高了去雾图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN112613355A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011416832.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于寻岛算法的手势分割方法，S1：获取手势网格图像矩阵A、高度m和宽度n；S2：根据高度m和宽度n遍历图像矩阵A的四个边界，保存网格值为1的网格坐标并将该网格值置为2；S3：针对每个网格值为2的网格，判断其相邻网格的值是否为1，若为1，保存相邻网格的坐标，计数值加1，将该相邻网格的值置为2；S4：针对每个相邻网格值为2的网格，判断其相邻网格值是否为1，若为1，保存其相邻网格坐标，将计数值加1。将该相邻网格值置为2，直到与该网格直接相邻和间接相邻的网格值均置为2为止；S5：重复S3‑S4，遍历图像矩阵A的所有网格；S6：返回最大计数值所对应的网格坐标，实现手势分割。能够从图像背景中提取用户的动态和静态手势。
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公开(公告)号：CN110262235A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910527858.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的无模型最优切换方法，整个最优切换方法包括迭代关系式的变形、状态数据的处理、近似函数权值的估计和切换策略的更新。迭代关系式在只有初始容许策略应用于系统的情况下进行变形，其中未知量采用基函数权值和的近似形式替代，之后利用状态数据计算迭代关系式中需要的数据矩阵，根据变形后的迭代关系式估计权值并更新切换策略。经过多次迭代计算更新即可获得一个近似的最优切换策略。该方法不需要知道具体的子系统模型，只要状态量可测,便可有效实现切换系统的最优切换调度。
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