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公开(公告)号：CN114740683B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210329740.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国计量大学
IPC: G03B21/60 , G03B21/602 , G02B27/48
Abstract: 本发明公开了一种抑制激光散斑的投影屏幕，所述投影屏幕包含依次设置的电泳匀光层、菲涅尔结构层以及柱状透镜。所述的投影屏幕的电泳匀光层设置在所述投影屏幕光线入射一侧，所述的菲涅尔结构层位于所述的电泳匀光层的光出射侧，所述的柱状透镜层位于所述菲涅尔结构层的光出射侧。本发明中，电泳匀光层两侧的电极不断释放和改变电场，控制介质中的电泳粒子分布变化。当激光入射到该层时，会在该层发生多次散射，达到匀光效果，然后经过该层的散射片进一步匀光。不同时刻出射的散射光具有不同的相位和散射角，分别形成不相干的激光散斑。在人眼的积分周期内，多个散斑图像叠加，降低了散斑的对比度，成功抑制激光散斑。
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公开(公告)号：CN116819865A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310191927.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开一种基于导电溶液的投影显示系统，包括：激光器阵列，发出的三色激光光束射入X合束棱镜，从X合束棱镜射出的白色激光束射入偏振转换器，偏振转换器射出的P偏振态白光光束通过微镜阵列分散成多个子光束，每个子光束射入对应散斑抑制单元，散斑抑制单元射出的子光束进入积分方棒，对各个子光束进行整形合束后，经准直镜准直后进入偏振分光棱镜PBS，PBS透射至彩色LCOS芯片，对入射子光束进行调制，并将调制后的S偏振态的光束沿入射路线返回至PBS，S偏振态的光束经偏振分光棱镜PBS反射进入投影物镜成像，成像通过投影物镜进行显示。本发明提供的基于导电溶液的投影显示系统对激光散斑进行有效抑制，提高了光能利用率；光路结构简单、使用元器件数少且体积小。
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公开(公告)号：CN113838132B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111105737.6
申请日：2021-09-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单分子定位方法。包括：1)计算仿真出三维粒子图像，将三维粒子图像中的粒子编码为二维矩形，得到二维矩形的参数信息。2)将步骤1)中计算仿真出的三维粒子图像和对应的二维矩形参数信息组成数据对作为训练集输入到卷积神经网络中进行学习训练，构建出三维粒子图像与二维矩形参数信息之间的映射关系，生成训练好的两者之间的映射关系的卷积神经网络模型。3)测试过程中将单分子图像输入到步骤2)中训练好的网络中，得到预测的二维矩形参数信息。4)将步骤3)中预测的二维矩形的参数信息转换为单分子图像中粒子的信息，利用单分子图像中粒子的信息进行三维重建达到单分子定位的目的。
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公开(公告)号：CN115599934A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211319002.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国计量大学(CN)
IPC: G06F16/532 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法，其包括如下步骤：首先通过训练样本中相同商标和不同商标中正负样本的提取商标图片的特征，将两个网络中提取到的特征进行距离的运算，属于同一个商标的特征距离更近，不同商标图像的特征距离更远，在此基础上进行损失的运算，得到商标相似度对比的模型。再利用训练好的模型将待识别商标与标准商标库的商标进行相似度对比，判定相似度在某范围内的商标为疑似侵权商标。本发明提供的商标侵权行为识别方法基于孪生网络分别对特征进行提取，并利用改进的深层卷积神经网络作为主干，以及对比损失对模型进行训练，最终对待识别的图片进行相似度判断，能够充分利用商标图像中的特征信息对侵权商标的局部特征进行比对识别，从而提高对疑似侵权商标判定的正确率，减轻商标执法人员从众多商标人工判断是否侵权的困难。
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公开(公告)号：CN115588151A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211194364.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N21/234 , H04N21/24 , H04N21/478 , H04N21/2187
Abstract: 本公开实施例提供一种直播场景的商品检测方法和装置、介质和计算机设备，所述方法包括：获取主播客户端采集的直播视频帧；通过预先训练的检测模型对所述直播视频帧中的商品进行检测，得到所述商品的类别信息；其中，所述检测模型包括特征提取子模型和检测子模型，所述特征提取子模型包括卷积模块和transformer模块，所述卷积模块用于对所述直播视频帧进行特征提取，得到第一输出特征，所述transformer模块用于对所述直播视频帧进行特征提取，得到第二输出特征，所述检测子模型用于基于所述第一输出特征和所述第二输出特征获取所述类别信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115587821A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210883290.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 近年来，许多商家将推销广告伪装成网络中常说的推广视频方式推送给客户观看，让客户以为视频中的产品是推荐人的“良心推荐”，从而误导客户去购买该商品，这样的方式往往会导致客户不能分辨其推销广告的本质，最终被广告内容欺骗。为此，本专利提供一种推广视频分辨的方法，明确视频中涉及的推荐人和推荐产品品牌的社交账号，构建社交网络，利用社区划分算法判断两者的社交关联关系，进而判断该视频是否疑似推销广告，从而帮助客户识别视频本质，谨慎消费。
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公开(公告)号：CN115512164A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211236799.5
申请日：2022-10-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分析和视频分类算法联用的物质分析方法，包括：获取纯净物和混合物的样品；获取不同波长且不同激光功率下样品光谱数据并将其通过连续小波变换转换为光谱图片；将光谱图片合成为光谱视频；其中，将同一台光谱仪获取到的每一类样品的n张光谱图片进行合成，且n张光谱图片分别来自相邻的激光功率；采集公共视频数据集对视频深度学习分类模型进行预训练；将光谱视频在预训练后的视频深度学习分类模型上进行迁移学习；通过迁移学习后的视频深度学习分类模型进行物质识别。本发明能够实现准确的单一和混合物质的检测，且拓展性强，可用于基于光谱进行相似混合物检测、低浓度物质检测、复杂环境下物质检测等任务场景。
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公开(公告)号：CN110642642B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910910630.5
申请日：2019-09-25
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种复合荧光薄膜及其制备方法和激光显示的应用，薄膜包括：设置在基板上的橙红色荧光薄膜涂层以及绿色荧光薄膜涂层。薄膜的制备包括：先将橙红色荧光粉‑玻璃粉混合浆料均匀涂覆在高导热陶瓷基体上，加热固化形成一层橙红色荧光薄膜涂层，再将绿色荧光粉‑玻璃粉混合浆料均匀涂覆在橙红色荧光薄膜涂层上，加热固化形成一层绿色荧光薄膜涂层，得到复合荧光薄膜。此复合荧光薄膜结构由蓝光LD激发多色荧光薄膜后可发出白光，应用于激光显示领域当中。此方法制备的复合荧光薄膜结构发光性能优异，可以在简化白光LD结构的基础上形成宽色域的显色，具有巨大的科研意义和商业价值。
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公开(公告)号：CN112561831A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011550463.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习提取像差系数的畸变仿真及校正方法，包括：1)计算仿真出的携带畸变的图像的波前差的赛德尔多项式中畸变像差系数；计算波前差函数W；计算出对应的点扩散函数，将点扩散函数与清晰图像逐点卷积运算仿真出携带畸变的图像。2)将仿真出的携带畸变的图像和其对应的畸变像差系数作为训练对输入到卷积神经网络中进行学习训练，构建携带畸变的图像与畸变像差系数之间的映射关系，获得训练好的携带畸变的图像与畸变像差系数之间的映射关系的神经网络模型。3)网络测试过程中，通过把真实拍摄的需校正的图像输入到训练好的网络中，运用训练好的神经网络提取真实拍摄的需校正图像的畸变像差系数。4)将提取的畸变像差系数作为后续反卷积网络的输入，根据畸变像差系数计算出对应的点扩散函数，与真实拍摄的需校正的图像进行逐点反卷积运算达到畸变校正的目的。
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公开(公告)号：CN111675492A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010435945.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种激光用高显色性能混合荧光玻璃薄膜及其制备方法和厚度预筛选方法，所述荧光玻璃薄膜是刮涂在SiO2基底上的黄绿色荧光粉、橙色荧光粉、玻璃粉和有机浆料的混合物，所述黄绿色荧光粉的结构式(Gdx,Y2.95-x)Al5O12:0.05Ce3+,所述橙色荧光粉的结构式为Y3-xSi5N9O:xCe3+，所述玻璃粉为SiO2-B2O3-RO(R＝Ba,Zn)体系玻璃粉。本发明还公开了一种激光用荧光玻璃薄膜厚度预筛选方法，核心是预计算出薄膜的最佳厚度范围，由此指导实验的进行从而制备出优异透过率的荧光玻璃薄膜。
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