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公开(公告)号：CN118072489A
公开(公告)日：2024-05-24
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。
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公开(公告)号：CN117429303A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311302170.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: B60L53/80 , G06Q10/0639 , G06N7/02 , G06N5/04 , G06N5/043
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的电动汽车电池更换方法、系统及设备，属于电动汽车电池更换技术领域，该方法基于支持换电操作的电动汽车，具体包括：S1：获取电池状态信息，利用模糊层次分析电池行驶里程状态；S2：获取待更换电池的电动汽车地理位置，以电动汽车地理位置为中心，通过物联网遍历预设范围内的电池更换站；S3：建立博弈模型，基于博弈模型得到最优电池更换站位置并推动给待更换电池的电动汽车用户终端。本发明即保证了电池的寿命以及行车的安全，又大量的节省了充电的时间，实现较高的自动化水平，为用户提供高质量的行车服务。
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公开(公告)号：CN114359880B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210266834.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于智能学习模型的乘车体验增强方法、装置及云端。本发明中通过焦距不同且共等效光轴的三个摄像装置采集车内图像，所采集车内图像因摄像装置焦距的不同而具有不同的观测尺度，使得拍摄目标在车内图像中的相对尺寸和细节丰富，为后续训练智能学习模型减少负担，大幅度减少智能学习模型所需的卷积层，提高算法效率；将多组车内图像按时序排列形成数据包，计算获取数据包内的每组车内图像的尺度响应图并对尺度响应图归一化，提高数据的可识别性，利用高可识别性的数据训练智能学习模型来推测乘客可能的实际需求，进而根据预测的实际需求执行相应的操作，有助于提升乘客的乘车体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117429303B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311302170.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: B60L53/80 , G06Q10/0639 , G06N7/02 , G06N5/04 , G06N5/043
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的电动汽车电池更换方法、系统及设备，属于电动汽车电池更换技术领域，该方法基于支持换电操作的电动汽车，具体包括：S1：获取电池状态信息，利用模糊层次分析电池行驶里程状态；S2：获取待更换电池的电动汽车地理位置，以电动汽车地理位置为中心，通过物联网遍历预设范围内的电池更换站；S3：建立博弈模型，基于博弈模型得到最优电池更换站位置并推动给待更换电池的电动汽车用户终端。本发明即保证了电池的寿命以及行车的安全，又大量的节省了充电的时间，实现较高的自动化水平，为用户提供高质量的行车服务。
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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。
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公开(公告)号：CN116013469A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211743519.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法和系统，该方法包括：建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型；在所述丘脑皮层系统模型的闭环控制策略中添加根据神经系统本身动态变化的自适应刺激；通过改变自适应刺激参数，仿真出自适应刺激参数改变时丘脑皮层系统模型产生的脑电信号。该方法还包括采用频谱展示出仿真出的脑电信号在预设频段的震荡行为。基于该方法，还提出了一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法。本发明设计的闭环控制系统更为准确，特别有助于辅助解决阿尔茨海默病早期干预的问题，对其进展及干预进行直观展示与更优化的可视化分析，从而可以更广泛地用于指导健康管理。
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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。
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公开(公告)号：CN114359880A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210266834.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于智能学习模型的乘车体验增强方法、装置及云端。本发明中通过焦距不同且共等效光轴的三个摄像装置采集车内图像，所采集车内图像因摄像装置焦距的不同而具有不同的观测尺度，使得拍摄目标在车内图像中的相对尺寸和细节丰富，为后续训练智能学习模型减少负担，大幅度减少智能学习模型所需的卷积层，提高算法效率；将多组车内图像按时序排列形成数据包，计算获取数据包内的每组车内图像的尺度响应图并对尺度响应图归一化，提高数据的可识别性，利用高可识别性的数据训练智能学习模型来推测乘客可能的实际需求，进而根据预测的实际需求执行相应的操作，有助于提升乘客的乘车体验。
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