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公开(公告)号：CN118038256A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410139947.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 中北大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/778 , G06V10/22 , G06V10/24
Abstract: 本发明公开了一种面向水下受限偏振模式的增强定向方法，借鉴仿昆虫视觉神经通路在暗弱光线条件下的增强感知机理构建了一种仿生偏振模式强化算法，实现水下偏振传输受限条件下的弱偏振信息增强；再接续以非局部稀疏编码去噪模块进一步优化，考虑到偏振图像天顶有效区域细节结构的相似性，依托偏振角的稳定对称分布特性，对正负特征点分布遍历分配，准确地排除无效偏振像素。本发明可有效解决水下受限偏振模式导致的定向误差问题，可重建部分受破坏偏振角模式的对称性，降低外部干扰误差，自主解决拟合航向的纠偏，有效提高仿生偏振罗盘水下环境适应能力，提高偏振罗盘的定向精度。
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公开(公告)号：CN116342660B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211092954.0
申请日：2022-09-08
Applicant: 中北大学 , 中国电子科技集团公司第五十三研究所
IPC: G06T7/269
Abstract: 本发明公开了一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，用于仿生复眼在成像过程中光流场估计和异常值的去除，该方法包括构建广义变分光流场模型；利用非下采样轮廓波变换（NSCT）实现了多孔径光流场多频段分解和信息分离；采用引导滤波（GF）和贝叶斯阈值自适应策略，在保留重要运动细节和剔除异常点的同时兼顾算法复杂度和运算效率；在引导滤波中引入光流场梯度权重，实现了移动不连续区域的权值支持和孔径边缘约束。本方法通过剔除异常值，有效地提高了光流场估计的精度，并具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116093181A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211479892.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 中北大学
IPC: H01L31/0352 , H01L31/101 , H01L31/113
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠式PN结的多光谱光电探测器，包括P型衬底、第一生长层、第二生长层、界定层及电极层，所述P型衬底包括从上至下依次堆叠分布的第一P阱、第一N阱、第二P阱、第二N阱，且第一P阱、第一N阱、第二P阱、第二N阱的长度依次递增；电极层包括源极、漏极及栅极；第一生长层位于P型衬底上方，源极、漏极位于P型衬底上方且在第一生长层两侧，源极、漏极下方设有N阱；界定层位于第一生长层上方，第二生长层位于第一生长层上方且在界定层两侧，栅极位于界定层上方。本发明能够实现全光谱吸收；探测器结构简单，制作成本低；响应度高，响应速度快；易于与硅光电子学平台和CMOS集成工艺兼容。
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公开(公告)号：CN115856558A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111610382.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01R31/26 , G01N23/04 , G01N23/207
Abstract: 本发明公开了一种基于InAs量子点嵌入HEMT结构的抗辐照测试方法，利用量子点抗辐照特性，通过微纳工艺完成将InAs量子点嵌入HEMT结构，以增强其抗辐照的特性。并对InAs量子点嵌入HEMT结构和HEMT结构利用60Co‑γ射线进行辐照前后的性能对比，验证其抗辐照性能，利用该方法可以对HEMT器件的制备提供关键技术支持和约束条件，以提高器件的可靠性。
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公开(公告)号：CN115855325A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111612348.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01L1/18 , G01L25/00 , H01L29/778 , B81B7/02
Abstract: 本发明公开一种基于InAs QD‑HEMT结构的力敏测试系统，包括试验箱体10，试验箱体10的底座9上放置陶瓷托盘1，陶瓷托盘1内放置InAs QD‑HEMT结构样品2；InAs QD‑HEMT结构样品2的源极通过导线11与直流稳压电源3相连，漏极欧姆接触处通过导线11高精度万用表4相接；试验箱体10上安装有进气阀7和出气阀8，进气阀7与密封压力罐6相连；进气阀7和出气阀8通过压力控制器5控制动作；试验箱体10内安装压力传感器，压力传感器输出信号至压力控制器5。本发明对研制新一代MEMS力敏传感器有着重要的意义和价值，将服务于未来各个领域，特别是灵敏度要求较高的电子、国防、航空航天等力敏测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111337029A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010329675.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习多速率残差校正的偏振光惯性严密组合导航方法，当偏振光系统正常工作时，将惯性导航系统输出的航向角转换为载体体轴相对于太阳子午线的方位角并作为状态量，以偏振光导航系统解算的载体体轴相对于太阳子午线方位角作为观测量，利用CKF-ERC进行两数据的融合；将时间信息和z轴角速率作为长短时记忆神经网络的输入、以偏振光导航系统解算的数据作为网络输出，对其进行训练，实现自学习功能；当偏振光系统不可用，进入误差补偿阶段，通过LSTM预测偏振光的数据，并将预测值与惯性解算的方位角进行数据融合，提高复杂环境下载体长时间导航精度。本发明可有效提高导航定向的自主性，进而提高无人机的智能化程度。
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公开(公告)号：CN104359454B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410652332.8
申请日：2014-11-17
Applicant: 中北大学
IPC: G01C1/00
Abstract: 本发明涉及一种太阳空间位置获取技术，具体为一种基于大气偏振光分布模式的太阳空间位置的获取方法，是通过分析大气偏振模式将太阳确定为空间特征点，在建立了大气偏振模式三维空间坐标系的基础上，利用偏振光检测传感器阵列获取大气偏振模式的有限点采样信息，结合基于Rayleigh散射理论的大气偏振模式理论模型建立包含太阳空间位置信息的方程组，利用最小二乘法结合高斯牛顿迭代方式求解方程得到太阳空间位置，太阳作为偏振模式中可靠的空间特征点，其空间位置的获取在偏振光导航、太阳跟踪等领域有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118503824A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410578984.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 中北大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于类脑声光信息融合的复杂场景目标识别方法，采用了人工智能领域的深度学习卷积神经网络结构，并且融合技术上采用了特征级融合，能够更好的同时利用丰富的视觉信息与听觉信息，以此来解决缺少单一模态的视觉信息或者缺少单一模态的听觉信息时能够有效的进行互补问题，并且根据融合后的丰富的多模态信息提高目标识别的准确率的问题。本发明可用于无人侦察平台，能够有效的解决人力物力的浪费和解决人力不能侦察的目标等场合，将有利于复杂场景下的目标识别。
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公开(公告)号：CN115185031B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210671056.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G02B5/30
Abstract: 本发明公开了一种基于三明治衬底结构的高性能亚波长光栅偏振器，从下至上依次包括衬底层、第一金属光栅层、衬底层、第二金属光栅层、衬底层及第三金属光栅层，所述衬底层为三明治衬底结构，第二金属光栅层相比第一金属光栅层存在横向偏移，第三金属光栅层相比第二金属光栅层存在横向偏移。本发明结构对称整齐，入射角容忍度良好且光栅性能稳定；三明治结构的衬底通过抑制TE波的透射，从根本上显著提高偏振器的消光比，使其拥有良好的偏振性能。
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公开(公告)号：CN116740515A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310572366.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的强度图像与偏振图像融合增强方法，该方法是基于卷积神经网络(CNN)的无监督端到端网络框架，由多尺度加权结构相似度(MWSSIM)和多尺度加权融合质量指数组成的混合损失函数来评价模型构建并训练卷积神经网络模型，首先将强度图像和偏振度图像分别输入编码器模块提取图像特征，得到的特征图像输入融合模块进行特征融合，输出的融合特征图最后进入解码器重构出最终的融合图像。本发明可有效解决偏振图像融合过程中丢失部分重要信息的问题，得到的融合图像相比传统融合图像具有更好的质量，为更好应用于目标检测、目标跟踪等领域打下良好基础。
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