公开(公告)号：CN116754497B

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311052634.7

申请日：2023-08-21

申请人： 北京理工大学

发明人： 边丽蘅 ,  闫荣 ,  闫军 ,  郭鹏宇 ,  秦同

IPC分类号： G01N21/25 ,  G01J3/28 ,  G01N21/01 ,  G06F18/28 ,  G06F18/2133

摘要： 本发明涉及摄像学技术领域，本发明公开了基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统，该方法包根据光谱图像数据集的光谱特征曲线和空间特征构建非负光谱‑空间特征字典；利用编码光源和传感器固有的响应函数表征的非负光谱‑空间特征字典中光谱特征曲线照射目标场景产生目标场景反射光；基于非负光谱‑空间特征字典中的空间特征以利用预设的调制方法耦合调制目标场景反射光得到耦合后的多光谱信息；利用预设的感知算法计算耦合后的多光谱信息，以根据计算结果输出光谱感知信息。本发明无需光谱成像，使用可调光源和结构光调制器直接对高维信息进行降维和智能感知。

公开(公告)号：CN116994430A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310912218.3

申请日：2023-07-25

申请人： 爱泊车科技有限公司 ,  智慧互通科技股份有限公司 ,  北京理工大学

发明人： 闫军 ,  李孟迪 ,  王伟 ,  边丽蘅 ,  秦同 ,  朱春丽

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明公开一种雷达目标路口排队保持与轨迹关联方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括：综合考虑车道数量、车道宽度、停止线位置等路口拓扑信息和检测数据进行目标状态获取，并结合位置、车型、反射强度等目标检测结果，采用二分图匹配算法对车辆静止到启动切换场景下的运动目标和排队目标的运动状态信息进行关联，可以保证运动目标和排队目标之间轨迹的关联准确度；同时对静止目标进行短时预测，并结合停止线位置和前车数据进行保留，防止对低速和静止目标长时间预测导致的失真，避免设置固定保留时间形成的虚假目标，进一步提升了运动目标和排队目标之间轨迹的关联准确度。

公开(公告)号：CN116703728B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310982650.X

申请日：2023-08-07

申请人： 北京理工大学

发明人： 边丽蘅 ,  胡勇存 ,  常旭阳 ,  闫军

IPC分类号： G06T3/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了系统参数优化的超分辨方法和系统，该方法包基于系统成像参数构建重建网络；利用训练数据集训练重建网络优化重建网络参数以得到训练好的重建网络；其中，训练数据集，包括第一原始波前；基于优化后的系统成像参数构建全息光学成像系统，并将第二原始波前输入至全息光学成像系统进行成像得到第一衍射强度图；将第一衍射强度图输入至训练好的重建网络以输出高分辨率的第二原始波前。本发明解决了成像分辨率低、质量差的问题，实现高效、高保真、超分辨重建原始波前。

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

发明人： 边丽蘅 ,  刘思田 ,  朱春丽 ,  闫军 ,  秦同 ,  郭鹏宇

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。

公开(公告)号：CN116704070A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310982653.3

申请日：2023-08-07

申请人： 北京理工大学

发明人： 边丽蘅 ,  赵日发 ,  常旭阳 ,  闫军 ,  郭鹏宇 ,  秦同

IPC分类号： G06T11/00 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了联合优化的图像重建方法和系统，该方法包括构造包含物理层和重建层的联合优化网络，物理层基于成像参数可学习的传播模型，输入为自然图像，输出为一组不同传播距离下的衍射强度，重建层基于神经网络，以物理层输出的衍射强度集合为输入，输出重建的自然图像，训练联合网络优化成像参数和重建网络参数；基于最优成像参数搭建成像系统，采集样本的衍射强度数据；将衍射强度图赋予最优权重，输入到训练收敛的神经网络，得到预测的重建图像。本发明联合优化传播距离、权重等成像参数与目标重建质量，通过软硬件联合设计与优化，提升了图像的重建质量，实现鲁棒的高精度计算成像。

公开(公告)号：CN102493974B

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201110445670.0

申请日：2011-12-28

申请人： 中国人民解放军65185部队 ,  北京理工大学

发明人： 王继珑 ,  闫军 ,  万里波 ,  张胤 ,  汪首坤 ,  王辉 ,  黎长春 ,  何文龙

IPC分类号： F15B19/00

摘要： 本发明涉及一种适合多类液压元件试验的液压油路，属于液压测试技术领域。本发明的一种适合多类液压元件试验的液压油路，包括：比例溢流阀、电磁换向阀、节流阀、电磁球阀、比例方向阀、电液伺服阀、精过滤器、蓄能器、伺服油缸、压力传感器、温度传感器、流量传感器、高压油源P1、低压油源P2、回油口PT、泄油口PL及被试件工装。本发明解决了标准液压试验油路功能单一、通用性差的问题。具有自动化程度高、综合试验能力强，能够满足多种类型液压元件的综合试验需求。

公开(公告)号：CN116704070B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310982653.3

申请日：2023-08-07

申请人： 北京理工大学

发明人： 边丽蘅 ,  赵日发 ,  常旭阳 ,  闫军 ,  郭鹏宇 ,  秦同

IPC分类号： G06T11/00 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了联合优化的图像重建方法和系统，该方法包括构造包含物理层和重建层的联合优化网络，物理层基于成像参数可学习的传播模型，输入为自然图像，输出为一组不同传播距离下的衍射强度，重建层基于神经网络，以物理层输出的衍射强度集合为输入，输出重建的自然图像，训练联合网络优化成像参数和重建网络参数；基于最优成像参数搭建成像系统，采集样本的衍射强度数据；将衍射强度图赋予最优权重，输入到训练收敛的神经网络，得到预测的重建图像。本发明联合优化传播距离、权重等成像参数与目标重建质量，通过软硬件联合设计与优化，提升了图像的重建质量，实现鲁棒的高精度计算成像。

公开(公告)号：CN102493974A

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN201110445670.0

申请日：2011-12-28

申请人： 中国人民解放军65185部队 ,  北京理工大学

发明人： 王继珑 ,  闫军 ,  万里波 ,  张胤 ,  汪首坤 ,  王辉 ,  黎长春 ,  何文龙

IPC分类号： F15B19/00

摘要： 本发明涉及一种适合多类液压元件试验的液压油路，属于液压测试技术领域。本发明的一种适合多类液压元件试验的液压油路，包括：比例溢流阀、电磁换向阀、节流阀、电磁球阀、比例方向阀、电液伺服阀、精过滤器、蓄能器、伺服油缸、压力传感器、温度传感器、流量传感器、高压油源P1、低压油源P2、回油口PT、泄油口PL及被试件工装。本发明解决了标准液压试验油路功能单一、通用性差的问题。具有自动化程度高、综合试验能力强，能够满足多种类型液压元件的综合试验需求。

公开(公告)号：CN116796278B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311052632.8

申请日：2023-08-21

申请人： 北京理工大学

发明人： 边丽蘅 ,  刘思田 ,  朱春丽 ,  闫军 ,  秦同 ,  郭鹏宇

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。

公开(公告)号：CN116883802A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310912672.9

申请日：2023-07-25

申请人： 爱泊车科技有限公司 ,  智慧互通科技股份有限公司 ,  北京理工大学

发明人： 闫军 ,  李孟迪 ,  王伟 ,  边丽蘅 ,  秦同 ,  朱春丽

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06T7/80 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开一种多光谱相机与雷达特征级数据融合方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括：对多光谱相机图像和雷达点云数据进行特征提取，采用雷达和相机特征级融合网络和多模态特征聚合将多光谱相机数据和雷达点云数据进行特征级别融合，并且采用基于改进的交叉注意力机制进行相机信息和雷达多模态特征信息的融合，而不是特征多通道串联求和，进一步提升数据融合准确度；同时，由于本发明提供了多光谱相机与雷达特征级数据的融合，因此可以采用多光谱相机代替传统单目彩色相机，可以在夜间、雨雪雾等可视条件差的场景下给予雷达更好的辅助效果，避免传统相机在可视条件较差时的一些检测失灵现象，从而提升了全息路口的管理效率和准确度。