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公开(公告)号：CN118365804B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410789675.2
申请日：2024-06-19
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06T9/00 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请提出了一种二值化计算成像与感知的方法与装置，该方法包括：基于深度学习技术构建编解码网络，并通过二值化模块对编解码网络的权重参数进行二值化处理，其中，编码网络用于实现对光学图像的调制掩膜和特征提取，解码网络用于解耦低维测量值；通过训练数据集对二值化后的编解码网络进行迭代训练，将二值化后的编解码网络的权重参数逐渐收敛至最优的二值化表示；获取当前的待处理任务，通过训练完成的最优二值化解码网络对观测目标进行图像重建和/或语义感知。该方法构造二值化端到端的编解码成像与感知孪生模型，能够减少解码网络的功耗和模型耗费的内存、计算资源，提升成像与感知的效率和精确度。
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公开(公告)号：CN113808017B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110977086.3
申请日：2021-08-24
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T3/4053 , G06N3/0455
摘要： 本申请提出一种基于照明优化的结构光成像方法和装置，其中，方法包括：设计基于深度神经网络的编码网络和解码网络；利用深度神经网络训练编码网络和解码网络，得到优化的编码网络和优化的解码网络；利用优化的网络编码照明样本，得到样本的成像；将样本的成像输入到优化的解码网络中，输出超分辨率图像。本发明结合结构光照明成像方法与深度学习理论，实现优化的结构光照明超分辨图像的快速重建，使深度学习方法在结构光照明成像应用中发挥出最优性能。
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公开(公告)号：CN117765264A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410195602.0
申请日：2024-02-22
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于频率自适应膨胀卷积的图像语义分割方法及系统，该方法包括，构建基于频率自适应膨胀卷积的语义分割网络模型；将输入特征图样本输入至语义分割网络模型中进行模型训练，以利用特征频率选择卷积对输入特征图样本的频率进行空间自适应加权得到特征加权结果，并利用自适应膨胀率卷积和自适应核模块分别根据特征加权结果预测膨胀率控制卷积核采样位置以及调制卷积核参数中高低频的比例以得到模型输出结果，得到训练好的语义分割网络模型；将实时输入特征图输入至训练好的语义分割网络模型进行图像语义分割以输出得到图像语义分割结果。本发明可以大幅度提高语义分割模型在特征过程中保留高频细节信息的能力。
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公开(公告)号：CN116718271B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310982648.2
申请日：2023-08-07
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了高速高光谱成像系统和方法，该系统包括二维阵列相机、高光谱相机、光路装置和重建模块，其中，光路装置，用于使得目标场景置于光路中；二维阵列相机和所述高光谱相机，用于在计算机控制下同步触发二维阵列相机和高光谱相机对目标场景进行采样得到二维空间测量值和三维空间光谱测量值；重建模块，用于通过第一预设算法对二维场景测量值进行计算得到目标场景的运动变化信息，并利用第二预设算法和运动变化信息对三维空间光谱测量值进行矫正，以根据矫正结果得到目标场景的完整高光谱重构图像。本发明可以实现高质量的高速高光谱成像。
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公开(公告)号：CN116796278A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311052632.8
申请日：2023-08-21
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/21
摘要： 本发明涉及信息技术领域，本发明公开了多源异构数据的异常检测方法和系统，该方法包括对多源异构数据进行统计建模并通过数据拆分方法得到多源异构数据分布的背景分布特征；利用预设的滑动窗口对背景分布特征进行预处理以得到特定时间序列上的背景图序列；基于背景分布特征中的目标大小在背景图序列上进行自适应分块得到自适应分块结果，并通过解耦表征方法识别自适应分块结果中每个分块的单源点；基于识别的单源点确定背景图序列中异常数据位置，并根据多源异构数据和移除异常数据的背景图序列的比较计算结果得到多源异构数据的异常数据位置。本发明可以直接从传感器耦合的多源异构感知测量值进行不确定性估计，高效的进行异常检测。
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公开(公告)号：CN111667502B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010372113.X
申请日：2020-05-06
申请人： 北京理工大学 , 智慧互通科技股份有限公司
摘要： 本申请提出一种根据单张运动模糊图像生成高速视频的方法与装置，包括以下步骤：获取单张运动模糊图像，基于可微仿射变换建立图像的运动模糊模型，通过建立优化模型对图像运动模糊模型进行求解，得到参考图像和仿射矩阵；将参考图像根据仿射矩阵进行多次仿射变换得到多帧清晰运动状态图像，将上述清晰图像按时间顺序连接生成高速运动视频。本发明目的在于利用单张图像的运动模糊信息，并结合仿射运动建模和去模糊优化方法，达到高速成像效果。
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公开(公告)号：CN115112236B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210764143.4
申请日：2022-06-30
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G01J3/28
摘要： 本发明提出一种多光谱传感器标定方法及装置，其中方法包括，搭建复色光照系统复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；通过预设的程序控制复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据‑光照光谱数据，构成传感器采集数据‑光照光谱数据集；设计光谱响应反解算法，从传感器采集数据‑光照光谱数据集中计算得到所述多光谱传感器的光谱响应。本发明方案简单、高效，能够做到准确标定和精确高光谱重建。
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公开(公告)号：CN115268210A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210880698.5
申请日：2022-07-25
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于光刻的多光谱计算传感器制备方法及装置，该方法包括：利用光谱调制材料制备具有光谱调制效果的光刻胶以及根据多光谱掩模的空间结构制备光刻掩膜版；通过紫外曝光将光刻胶固化在石英衬底上，得到具有光谱调制作用的多光谱掩模；将多光谱掩模与图像传感器集成得到多光谱计算传感器，并利用多光谱计算传感器采集耦合光谱数据；通过解耦算法从耦合光谱数据中重建多光谱图像。本发明以光刻胶作为载体，利用光刻技术实现高精度、低成本、易于集成的多光谱掩模制备方案；将其与图像传感器结合制备实时性的多光谱信息采集系统，并通过解耦算法高精度重建多光谱图像，实现场景多光谱信息的高效采集。
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公开(公告)号：CN113029364B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110214825.3
申请日：2021-02-25
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供了一种分布式鲁棒的像素超分辨成像方法，该方法包括通过调整成像过程的观测方式获得多组独立且冗余的光波信息，形成观测多样性；使用低分辨率传感器捕获离散化的光波信息的低分辨率强度测量值，并基于构造的分布式优化模型重建高分辨率原始目标，分布式优化模型至少包含保真项和先验约束项；通过引入辅助变量将分布式优化模型的优化目标至少分解为保真项子问题和先验约束项子问题，分别对上述子问题进行迭代优化，且两个子问题相互独立；通过引入求解算子分别对上述两个子问题进行迭代更新并求解，算法收敛后从低分辨率测量值中重建高分辨率的原始目标。上述方案解决了传感器像素数量受限导致的测量值欠采样的技术问题。
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