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公开(公告)号：CN117830620A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410008605.9
申请日：2024-01-03
Applicant: 北京工业大学 , 湖南航天有限责任公司
Abstract: 本发明公开车辆识别方法、系统及设备，涉及通信与信息处理领域。获取视频数据；得到第k‑1幅灰度图像、第k幅灰度图像和第k+1幅灰度图像；对第k‑1幅灰度图像、第k幅灰度图像和第k+1幅灰度图像进行三帧差分运算得到差分图像；对差分图像进行分割得到二值图像；得到形态学处理后的二值图像；对形态学处理后的二值图像进行逻辑运算得到初步的动态目标；对初步的动态目标进行FAST特征点检测得到M个FAST特征点；对二值图像进行轮廓提取和查找正外接矩形得到候选框；得到筛选后的候选框；将筛选后的候选框与视频数据相结合输出处理后的视频数据。本发明实现了利用FAST角点特征检测来判断车辆位置，提高了识别车辆位置的效率。
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公开(公告)号：CN112862792B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110194041.9
申请日：2021-02-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种用于小样本图像数据集的小麦白粉病孢子分割方法属于计算机视觉技术领域，解决现有技术不能精确地通过图片进行小麦白粉病病害分析的问题。本发明主要设计了一种语义分割方法，进行小麦白粉病孢子的图像分割。其中主体包括两个网络，一是用于数据增强的对抗式生成网络模型，一个是用于分割目标小麦白粉病孢子的分割网络模型模型。在对分割模型进行训练时，为了弥补训练数据的不足，需要对图像进行相应的预处理以及使用对抗式生成网络模型及仿射变换进行数据增强。同时为了对目标孢子进行语义分割，也需要通过图像掩码提取出小麦白粉病孢子的轮廓实体用于训练。
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公开(公告)号：CN109635802B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811643861.6
申请日：2018-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/141 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06T7/00 , G05B19/042 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种农林业病害孢子图像信息远程监测系统，包括病害孢子图像采集设备、多设备组网及访问控制程序、图像处理程序三大部分，系统具有自动化程度高、使用方便、便于维护、实时病害监测、病害爆发预警等特点。图像采集部分抽取空气，使空气中的孢子附着于胶带表面，通过光学显微镜拍摄图像。图像分析程序能够对采集到的图像进行增强与识别，实时监测病害孢子，主动发出病害爆发警告。本发明可实现对病害孢子的连续自动捕捉、显微成像以及对农林业病害的预警,无需人工参与；仪器成本低,实用性强,使产品大范围推广成为了可能,加快传统农林业的现代化转型。
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公开(公告)号：CN109801220B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910062920.9
申请日：2019-01-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在线求解车载视频拼接中映射参数方法。针对车载摄像头之间位置固定不变和图像特征不明显的特点，提出使用连续关键帧获取特征匹配对，并结合改进的误匹配对剔除方法，在线求解车载视频间映射参数的方法。首先使用ORB(Oriented FAST and Rotated Brief)算法累积提取图像间的特征匹配对，其次进行关键帧的筛选，然后将提取的匹配对进行粗筛选，最后利用改进的RANSAC算法细筛选，并求解出最优映射参数。通过车载图像拼接实验证明，该算法对低分辨率的摄像头，在特征不明显的路面场景下获取映射参数具有很好的效果。此方法不仅提高了求解映射参数的便利性，而且保留了拼接效果的准确性。
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公开(公告)号：CN110298868A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910559301.0
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有高度实时性的多尺度目标跟踪方法。该方法包括对目标及其周围背景区域提取快速梯度方向直方图(fhog)特征，通过循环移位模拟生成正负样本，二维高斯函数作为样本标签，岭回归方法训练相关滤波器；后续帧利用滤波器响应特性得到目标位置，采用基于尺度预测与尺度池相结合的方法计算目标尺度；重复训练过程，对相关滤波器进行插值更新。本发明利用目标历史运动信息，实现对频域运算及尺度估计方式的优化，在保障跟踪精度的同时，可将核相关滤波器(KCF)方法运行效率优化约43％，高度的实时性为相关滤波类目标跟踪方法向嵌入式系统等低运算能力的开发板移植提供保障，可应用于智能监控、航天航空、无人驾驶等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104091179B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410308997.7
申请日：2014-07-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及小麦白粉病菌孢子图片的智能识别方法。所述方法包括：选择不同专家模型，使智能识别的精度能适应不同的要求；白粉病菌孢子图片的预处理；白粉病菌孢子图片的分割；对白粉病菌孢子图片提取颜色、纹理和形状特征；对白粉病菌孢子图片提取的特征进行智能识别。应用本发明可快速计算出某一时间段内空气中单位体积的小麦白粉病菌孢子浓度，得到小麦白粉病菌孢子病害基本情况。本发明实现了小麦白粉病菌孢子图片的自动分割，解决了现有的人工分割方法效率低的问题；实现了小麦白粉病菌孢子图片的自动识别和自动计数，解决了现有的人工(专家)识别方法效率低且容易出错的问题；可以适用不同人工(专家)的使用需要，适应性强。
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公开(公告)号：CN101383888B
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN200810225025.6
申请日：2008-10-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明是一种基于传真调制解调建议V.21的FSK调制方法，属于通信调制解调技术领域。当待调制二进制数字信号中遇到数字信号0时，用载波频率为1850Hz的载波进行调制，数字信号1则用载波频率为1650Hz的载波进行调制。调制时后一个待调制信号以与其相邻的前一个已调制信号的最后一个采样点的相位值为初始相位，这样可保持整个调制信号相位的连续性。使用本发明中的方法进行调制时，即使频率发生变化也不会引起相位的跳变，从而保证了相位的连续性，相位连续的调制信号传输所占用的频带窄，可以提高信道的利用率。
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公开(公告)号：CN118628957A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410748334.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京工业大学 , 湖南航天有限责任公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供一种基于长短时相关注意力机制的孪生网络跟踪方法。本发明基于Transformer架构优化了孪生神经网络的特征融合模块，利用孪生网络的基础架构，对目标区域及模板区域提取相应的特征数据并展开，以ResNet作为骨干网络进行特征提取，在特征融合网络中，该方法发明了一种长短时相关注意力机制作为互相关运算模块中的多头注意力机制，利用孪生网络架构，设计了一种交叉连接实现的多分支特征融合网络，从而使长短时相关注意力机制可以同时利用长时及短时图像帧的特征数据，增强目标跟踪网络的鲁棒性，有效的减少模型漂移的产生，适用于具备强大计算能力的平台。本发明在复杂场景下能够更为出色的完成跟踪任务。
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公开(公告)号：CN117064636A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310684036.5
申请日：2023-06-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种听觉代替视觉的导盲方法涉及电子信息领域。通过摄像头采集距离正前方3米左右的景像，同时送入图像转音乐模块进行图像到音乐的转化，首先将图像RGB空间转化到HSV空间，获取每个像素点的H、S、V的值。将H、S、V的值映射到音乐的midi格式文件的参数中，有6种映射方式，最佳映射方式为：H值赋给midi文件的音高参数，S值赋给midi文件的音量参数，V值赋给midi文件的delta‑time参数。通过得到的音乐midi文件参数值进行midi参数构造进而得到midi音乐文件。将H、S、V值与音量、音高、delta‑time参数匹配后进行映射，得到转化的音乐后，人耳听此声音，判断出正前方障碍物的有无情况，达到导盲的目的。编程实现了听觉代替视觉算法，为盲人提供价廉有效的辅助。
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公开(公告)号：CN114841218A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210622370.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种语音啸叫检测算法涉及电子信息领域。本发明将麦克风采集到的语音信号进行短时傅里叶处理，得到时频关系图。随后对图像进行灰度化操作，其次进行固定阈值的二值化操作，设置的阈值为180。接着进行图像闭运算操作，填补图像中的小裂缝。再通过图像细化操作，将图像中的每个线条的宽度从之前的多像素变为单像素，方便后续计算。最后检测图像中的端点，获取其纵坐标，再根据比例关系得到准确的啸叫频率点的值，达到了啸叫检测的目的。本发明使用了C++语言编写并成功实现了啸叫频率点的检测。
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