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公开(公告)号：CN109781153B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910243920.9
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01D5/26
Abstract: 公开了一种物理参数估计方法、物理参数估计装置和电子设备，该方法包括：读取对一被测件执行干涉测量所得到的牛顿环条纹图；获取牛顿环条纹图的第一方向信号个数和第一方向信号长度；针对每个第一方向信号，基于第一方向信号长度范围内的每个第一调频率参数，对第一方向信号进行离散线性调频傅里叶变换(DCFT)，以获得强度分布信号在DCFT域中的第一幅度谱；基于第一幅度谱确定第一幅度峰值所对应的第一调频率参数和第一频率参数；以及至少根据第一幅度峰值对应的第一调频率参数和第一频率参数来估计干涉测量中涉及的物理参数。这样，可以以高精度稳定地估计干涉测量中涉及的物理参数。
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公开(公告)号：CN109781153A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910243920.9
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01D5/26
Abstract: 公开了一种物理参数估计方法、物理参数估计装置和电子设备，该方法包括：读取对一被测件执行干涉测量所得到的牛顿环条纹图；获取牛顿环条纹图的第一方向信号个数和第一方向信号长度；针对每个第一方向信号，基于第一方向信号长度范围内的每个第一调频率参数，对第一方向信号进行离散线性调频傅里叶变换(DCFT)，以获得强度分布信号在DCFT域中的第一幅度谱；基于第一幅度谱确定第一幅度峰值所对应的第一调频率参数和第一频率参数；以及至少根据第一幅度峰值对应的第一调频率参数和第一频率参数来估计干涉测量中涉及的物理参数。这样，可以以高精度稳定地估计干涉测量中涉及的物理参数。
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公开(公告)号：CN106092158A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610695189.X
申请日：2016-08-19
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G01B9/02 , G01B11/2441
Abstract: 公开了一种物理参数估计方法、装置和电子设备。该方法包括：读取对一被测件执行干涉测量所得到的牛顿环条纹图；在分数阶傅里叶变换阶次搜索范围内的每个分数阶傅里叶变换阶次下，计算该条纹图中的至少一个第一方向像素集合的强度分布信号在分数阶傅里叶域中的幅度谱，该第一方向像素集合包括第一方向中的一排像素，该第一方向为该条纹图的行方向和列方向之一；根据在每个分数阶傅里叶变换阶次下计算出的幅度谱来确定该至少一个第一方向像素集合的强度分布信号的匹配阶次；以及至少根据该匹配阶次来估计该干涉测量中涉及的物理参数。因此，即使在干涉条纹图存在噪声和干扰的情况下，仍然可以以很高的精度来估计被测件的物理参数。
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公开(公告)号：CN116563370A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310006472.7
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请涉及基于单目计算机视觉的测距方法和测速方法。该基于单目计算机视觉的测距方法包括：获取待测距图像并使用基于目标检测的神经网络模型确定所述待测距图像中的待测距对象的边界框；基于所待测距图像中的所述待测距对象的边界框确定所述待测距对象的测距像素的坐标；对所述测距像素的坐标进行透视变换以获得所述测距像素的坐标在所述待测距图像对应的鸟瞰图上的变换坐标；确定所述鸟瞰图中的标尺比例；以及，基于所述变换坐标和所述标尺比例确定所述待测距对象的实际距离。这样，通过集成基于神经网络模型的对于源图像的目标检测和透视变换和/或坐标变换，能够获得准确的距离和速度测量结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116468077A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211694760.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G01J9/02
Abstract: 本申请涉及一种用于干涉图的相位估计的神经网络模型的训练方法和基于所述神经网络模型的干涉图的相位估计方法。该用于干涉图的相位估计的神经网络模型的训练方法包括：获取训练用干涉图及其真实相位图；将所述训练用干涉图输入神经网络模型；获取所述神经网络模型输出的预测相位图；计算所述预测相位图与所述真实相位图之间的损失函数值；通过最小化所述损失函数值以梯度反向传播训练所述神经网络模型。这样，通过基于Unet++的神经网络模型学习干涉图不同尺度的特征，获得与干涉图对应的相位图准确估计。
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公开(公告)号：CN105574835A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610030862.8
申请日：2016-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/20052
Abstract: 本发明涉及基于线性正则变换的图像融合方法，属于信息融合领域，适用于多聚焦图像的融合。基于自线性正则函数分解和重构理论，结合离散余弦变换(DCT)或离散正弦变换(DST)得到融合图像。本发明的基于线性正则变换的图像融合方法，把原图像分解在不同的时频平面上，继而采用离散余弦变换或离散正弦变换得到新的融合图像。由于线性正则变换具有3个自由量，在融合时可以利用不同参数的变化得到较好的融合图像。采用本发明的图像融合技术提高了融合图像的质量，有利于后续对图像的识别和分析。
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公开(公告)号：CN119600734A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411723492.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 珠海市北理工大湾区创新研究院 , 珠海安士佳电子有限公司 , 北京理工大学
IPC: G08B13/196 , G08B15/00
Abstract: 本发明涉及图像通信技术领域，尤其涉及一种带主动防御的智能摄像头及其防御方法，包括数据采集模块、提取模块、判定模块、确定模块、筛选模块以及防御模块。本发明通过融合多参数分析技术，结合实时图像的目标位置、姿态角度及高度，以及声音强度的动态变化，实现了对入侵目标的精准识别，判定模块采用边界判定与姿态角度变化相结合的多层次逻辑，有效提高了异常目标判定的准确性；筛选模块通过声音强度与位置的综合筛选，减少误判；防御模块基于目标的实时位置和高度计算发射轨迹，利用水弹实现定点主动防御，避免传统语音报警方式的被动性，有效解决了由于指纹识别和振动监测数据单一导致响应速度不及时的问题。
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公开(公告)号：CN119580411A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411837075.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 珠海市北理工大湾区创新研究院 , 珠海安士佳电子有限公司 , 北京理工大学
IPC: G08B13/196 , G08B7/06 , H04N5/45 , H04N5/262
Abstract: 本发明涉及安防技术领域，尤其涉及一种基于多目摄像头数据融合的智能视频监控系统，包括：若干多目摄像头，用以拍摄监控区域；轮换单元，用以调节多目摄像头中各目摄像头的拍摄角度、拍摄位置和拍摄焦点；校验单元，用以确定和比较单个多目摄像头中各目摄像头拍摄的第一预设时间内视频流中的画中画特征，以及将替换前后的固定单目摄像头在第二预设时间内拍摄的视频流的画中画特征进行对比；报警装置，用以接收报警信号，并发出声光报警；本发明的系统利用设置上述各装置的方式，避免单一摄像头因拍摄局限导致的误判，极大提高了判断画面是否被修改的准确性，有效提升了基于多目摄像头数据融合的智能视频监控系统的安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN106092158B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201610695189.X
申请日：2016-08-19
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G01B9/02 , G01B11/2441
Abstract: 公开了一种物理参数估计方法、装置和电子设备。该方法包括：读取对一被测件执行干涉测量所得到的牛顿环条纹图；在分数阶傅里叶变换(FRFT)阶次搜索范围内的每个FRFT阶次下，计算该条纹图中的至少一个第一方向像素集合的强度分布信号的幅度谱，该第一方向像素集合包括第一方向中的一排像素，该第一方向为该条纹图的行方向和列方向之一；根据计算出的幅度谱来确定该强度分布信号的匹配阶次；以及至少根据该匹配阶次来估计该干涉测量中涉及的物理参数。因此，即使在干涉条纹图存在噪声和干扰的情况下，仍然可以以很高的精度来估计被测件的物理参数。
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