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公开(公告)号:CN118980658A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411141898.4
申请日:2024-08-20
申请人: 北京理工大学珠海学院
IPC分类号: G01N21/3504
摘要: 本发明公开了一种非色散红外气体探测器及其测量方法、系统和装置,包括宽光谱光源、带通滤波器、密封气室、第二分光镜、第二光电探测器、开放气室和第三光电探测器,所述宽光谱光源发出的光依次经过所述带通滤波器和所述密封气室到达所述第二分光镜,在所述第二分光镜分成第三路光和第四路光,所述第三路光传输到所述第二光电探测器,所述第四路光经过所述开放气室到达所述第三光电探测器;所述开放气室包含干扰气体和待测气体,所述密封气室填充预设浓度的干扰气体。本发明实施例可以提高测量结果的准确性,可广泛应用于探测器技术领域。
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公开(公告)号:CN118622562A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410577333.4
申请日:2024-05-10
申请人: 北京理工大学珠海学院
摘要: 本申请公开了一种水下机器人及其实现方法,水下机器人包括:结构框架、控制系统、动力系统、操作系统和探测系统;结构框架包括光滑外壳、顶板、底板、两个侧板、摄像头支架;各个板均为镂空部件;控制系统由控制舱单独构成,与顶板和底板连接;动力系统由浮力盒、浮力块、四个水平推进器、两个垂直推进器和六个推进器螺旋桨组成;探测系统由深度探测器、防水红外避障传感器和内置包含图像处理算法的图像处理芯片的水下摄像头组成;操作系统包括操作手柄和操作屏幕。整体可以在水下进行轻量化的探测处理,延长续航时间,实现实时进行图像处理,使得探测系统反馈的图像更接近实际环境的真实状态,提高探测的效率,可广泛应用于机器人技术领域。
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公开(公告)号:CN118576170A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410767971.2
申请日:2024-06-14
申请人: 北京理工大学珠海学院
摘要: 本发明涉及脉搏监测技术领域,提出了一种阵列混合模式的生物脉搏实时监测系统,包括柔性传感器、滤波放大电路、储能旁路模块、数据采集卡、计算机、脉搏诊断分析软件以及电源模块组成,所述柔性传感器的一端连接到所述滤波放大电路的输入端,同时,该装置经过严格的质量控制和测试,确保其在长时间使用过程中仍能保持稳定的性能,该装置可以与智能手机等智能设备连接,实现数据的实时传输和分析。用户可以通过手机应用程序查看自己的脉搏数据,了解身体状况,同时也可以将数据分享给医生,便于医生进行远程诊断和治疗,通过上述技术方案,解决了现有技术中的精准度低和使用场景少问题。
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公开(公告)号:CN118534466A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410662230.8
申请日:2024-05-27
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 广东纳睿雷达科技股份有限公司
IPC分类号: G01S13/95 , G01W1/10 , G01W1/14 , G06F18/20 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种基于人工智能的测雨雷达系统及方法,本发明先通过对极化探测数据进行校准分析,解决了双极化相控阵雷达波束参数一致性及稳定性差的难题;在此过程中,通过对远程方向图与标准方向图之间的分布差异,采用粒子群优化方法,赋予权重参数值,同时生成优化信号生成优化方向图;进而通过雷达探测数据确定目标探测物的相态类型,同时,设置卷积神经网络模型对其他多源数据进行数据同化,进而生成预测降雨信息,在此过程中,通过相应的数值分析出目标探测物所对应的雷达格点与地面落区不匹配的情况,进而对预测降雨信息进行及时修正,并将预测降雨信息和目标探测信息映射关系进行保存,可以达到短时预报效果,实现智能预警。
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公开(公告)号:CN111953197B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202010652907.1
申请日:2020-07-08
申请人: 北京理工大学珠海学院
IPC分类号: H02M1/42
摘要: 本发明提供一种多路交错PFC控制系统及方法,该系统包括微控制器、整流电路、负载电路以及PFC电路,PFC电路包括至少两条PFC支路,并联连接于整流电路和负载电路之间;每一PFC支路包括储能电感、支路二极管和IGBT开关管;微控制器用于在一PFC支路的IGBT开关管处于负载波动状态时,开启任一PFC支路的IGBT开关管。所述方法应用在上述的控制系统中,先保证第一额定PFC支路处于额定状态工作,最大限度的先保证第一额定PFC支路的IGBT开关管处于发热和散热平衡,保证PFC功能,当出现负载波动后启动第一负载PFC支路,以降低对IGBT开关管的损耗,延长IGBT开关管的使用寿命。
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公开(公告)号:CN117726296B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311769495.X
申请日:2023-12-21
申请人: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心 , 北京理工大学珠海学院
IPC分类号: G06Q10/10 , G06Q50/02 , G16Y10/05 , G16Y40/10 , G06V10/75 , G06K17/00 , H04L67/12 , H04N7/18
摘要: 本发明公开了一种基于AI视频处理的智慧农业管理系统及方法,属于智慧农业技术领域。系统包括信息采集模块、对象处理模块、数据分析模块和执行控制模块;信息采集模块用于采集目标区域内实时视频和管理对象的实时位置;对象处理模块用于将视频中检测到的目标对象与现实中的管理对象进行匹配,通过目标对象的数据分析计算状态指数;数据分析模块用于标记状态指数异常的目标对象,分析标记目标对象与其他目标对象之间的关系,以及标记目标对象是否对其他目标对象的状态指数造成影响,将分析结果上传至管理后台,并接收管理后台传递过来的决策结果;执行控制模块用于执行决策结果,继续跟踪目标对象或控制亮灯进行响应。
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公开(公告)号:CN118038550A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410162481.X
申请日:2024-02-05
申请人: 北京理工大学珠海学院
IPC分类号: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要: 本发明提供一种基于ViT和ST‑GCN的红外人体行为识别方法,其包括获取红外视频数据;构建Lite‑ViTAPose姿态估计模块,利用Lite‑ViTAPose姿态估计模块提取红外视频中每一帧的人体姿态,将提取到的人体姿态经过处理、转换形成骨骼序列,作为网络输入;其中,Lite‑ViTAPose姿态估计模块包括基于多尺度特征融合的MobileViT模块和基于残差双头注意力机制的多人姿态估计器DAs‑MPPE;构建2s‑ViTGCN行为估计模块,基于输入的骨骼序列,利用2s‑ViTGCN提取该骨骼序列的时空特征,从而识别出人体的动作;其中,2s‑ViTGCN行为估计模块包括双流神经网络、ViTGCN块以及ViTGCN层。本发明将Lite‑ViTAPose模块和2s‑ViTGCN行为估计模块结合进行红外人体行为识别,有效克服了现有红外人体行为识别技术中存在的弊端。
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公开(公告)号:CN115591493B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202211157743.0
申请日:2022-09-22
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 海龙智能技术研究(珠海)有限公司 , 四川海龙智造科技有限公司
摘要: 本发明适用于反应釜温控技术领域,公开了反应釜温度控制方法,包括采集反应釜的当前时刻的温度值,基于改进的ARIMA反应釜温度预测模型获取反应釜下一时刻的预测温度值;计算下一时刻的预测温度值与目标温度设定值的温差值;根据温差值确定温度伸缩因子,并基于温度伸缩因子获得反应釜的调节阀控制量;根据调节阀控制量调节反应釜的调节阀,控制反应釜的温度使得经至少一次调节反应釜的调节阀之后再采集的反应釜的温度值与预设温度值相同,该控制方法基于改进的ARIMA反应釜温度预测模型预测反应釜未来时刻的温度,能够提高预测精度,并且其基于预测温度提前控制蒸汽开度调节阀,能够减少超调量并加速调节过程,提高控制精度。
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公开(公告)号:CN117935330A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311787209.2
申请日:2023-12-22
申请人: 北京理工大学珠海学院
摘要: 本发明提供一种基于图卷积网络多源域融合的行人重识别方法,其包括在选取数据集,分为目标域数据集和源域数据集;构建基于ViT的特征提取模型;基于图卷积网络进行多源域融合;为不同的源域分别设置有分类器,通过将目标域中的所有特征分别与所有类别中心计算距离,并按照该距离将其伪标签分配给最近的类别中心所属的类别;将提取后的特征分为两个支路计算损失函数,在使用多个损失函数训练学习行人重识别网络模型,输入图像数据至训练好的模型,输出行人重识别结果。应用本发明可以有效实现对不同领域特征的深度融合,以及达到高精度的无监督域适应行人重识别的目的。
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公开(公告)号:CN117787498A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311872001.0
申请日:2023-12-29
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 广东永光新能源科技有限公司
摘要: 本发明适用于光伏预测领域,公开了基于改进的Informer模型的短期光伏出力预测方法,包括:收集光伏发电系统的历史数据并进行预处理;使用孪生网络模型对预处理后的气象环境数据进行聚类,得到多个气象群集;通过ResNet初始模型提取气象环境数据样本的特征向量,并使用PSO算法对气象环境数据样本的特征向量进行编码;通过SVM分类器对编码后的特征向量分类,并根据分类结果生成多个训练样本;将多个训练样本输入改进的Informer模型进行训练,得到短期光伏出力预测模型;获取预测时间内的气象环境数据,并提取获取的气象环境数据的特征,将提取的特征输入短期光伏出力预测模型以得到短期光伏出力预测数据;该方法提高了短期光伏出力的预测精度。
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