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公开(公告)号：CN118506317A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410644535.6
申请日：2024-05-23
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/80 , G06V10/44
摘要： 本申请提供一种交通标志识别方法、装置及设备。其中，提出了MFEC‑YOLOv7网络，以实现可变尺寸和复杂背景下的交通标志准确识别。通过池化层和群卷积的融合，实现多尺度特征的提取和融合。此外，颈部网络引入了双向特征金字塔的协同工作机制，结合了深层和浅层特征，以增强不同网络层之间特征信息的交换。CA模块同时嵌入骨干网和颈部网，增强了交通标志位置特征信息在复杂环境下的特征提取能力。深度可分离卷积的使用减少了参数量，提高了计算速度。因此，采用该模型可以在保证检测速度的同时，避免多干扰因素下对各种尺度的交通标志的漏检和误检，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN112258635B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202011154642.9
申请日：2020-10-26
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及图像处理相关技术领域，具体涉及一种基于改进双目匹配SAD算法的三维重建方法及装置。其中，所述基于改进双目匹配SAD算法的三维重建方法包括：获取原始图片；原始图片包括对应的第一图片和第二图片；基于所述原始图片，通过改进的SAD算法，获得初始视差图；其中，所述改进的SAD算法在初始视差图生成过程中偏重于两张图片的图像块中心像素的匹配精度；填补所述初始视差图的空洞，以对所述初始视差图进行优化，得到最终视差图。
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公开(公告)号：CN116363439A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310434484.X
申请日：2023-04-21
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40
摘要： 本申请涉及一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备，属于大数据处理技术领域。本申请通过获取原始点云的样本数据集，对所述原始点云的样本数据集进行特征提取，获得所述点云的特征向量，构建基于多头自注意力的待训练模型，将所述特征向量送入待训练模型，进行模型训练，得到训练完成的基于多头自注意力的点云分类模型，本申请通过将点云的样本数据集中点云分布归一化，提取高维度的特征向量，将该高维度的特征向量送入训练完成的多头自注意力的点云分类模型，提取不同注意力下点云的特征，并进行模型运算最终得到点云分类结果，有助于帮助解决采用现有点云分类技术对点云进行分类，由于丢失特征导致分类准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN112351033B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011228033.3
申请日：2020-11-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法，所述深度学习入侵检测方法通过构建的新型工控网络入侵检测模型来实现对工控网络是否存在入侵行为进行预测。本模型结合双种群遗传算法、退火算法、基于种群交流的选择策略、哈希字典存储策略以及精英主义策略，有机整合各类算法和优化策略的功能，进而得到改进的深度神经网络模型，本方法通过使用新型工控网络检测模型能够实现对工控网络中的入侵行为更快速、更准确的检测，本发明所述的检测方法具有较低的漏报率和误报率，且能够满足工控网络实际场景的需求。
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公开(公告)号：CN113689351A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974453.4
申请日：2021-08-24
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于深度相机的危化品仓储监控方法、装置及设备，属于三维建模技术领域，该方法通过获取不同视角下的点云数据，并对点云数据进行噪音消除预处理，以获得较为精准的点云数据，并对多视角的点云数据进行拼接，解决了现在技术中的遮挡问题；通过采用梯度下降优化的坐标系转换规则，将拼接后的点云数据进行坐标系的转换平移，得到真实坐标系的点云数据，实现了危化品仓库在真实世界坐标系下无死角的监测和显示。
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公开(公告)号：CN113065606A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110418515.3
申请日：2021-04-19
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于轻量级深度学习的异常点位检测方法及系统，该方法通过构建轻量级卷积神经网络模型，并进行模型训练，得到异常点位检测模型，从而实现从生产现场实测数据集中定位出可能被攻击的异常点位数据，由于本发明提供的技术方案，是基于轻量级卷积神经网络模型实现的，在保证正确率的情况下，算法模型小、训练速度快，并能够识别可能的被攻击点位，解决了现有技术中安全防护系统只能给出生产数据是否异常的分类结果，但不能识别哪些点位受到攻击的问题，用户体验度好、满意度高。
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公开(公告)号：CN112258635A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011154642.9
申请日：2020-10-26
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及图像处理相关技术领域，具体涉及一种基于改进双目匹配SAD算法的三维重建方法及装置。其中，所述基于改进双目匹配SAD算法的三维重建方法包括：获取原始图片；原始图片包括对应的第一图片和第二图片；基于所述原始图片，通过改进的SAD算法，获得初始视差图；其中，所述改进的SAD算法在初始视差图生成过程中偏重于两张图片的图像块中心像素的匹配精度；填补所述初始视差图的空洞，以对所述初始视差图进行优化，得到最终视差图。
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公开(公告)号：CN109902696B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910167046.5
申请日：2019-03-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于分段直线拟合的危化品堆垛测距方法，包括：对危化品堆垛进行图像采集，对采集的图像进行角点检测，对检测的角点进行去噪处理，对去噪后的角点进行分段直线拟合，根据拟合得到的交点和去噪后的角点提取有效角点，利用提取的有效角点对危化品堆垛进行距离测量。本发明针对双目视觉测距的有效角点提取的关键问题，将Shi‑Tomasi角点检测与改进的分段直线拟合相结合，将分段直线拟合之后得到的直线交点补充为有效角点，解决了现有角点检测方法中存在的伪角点，角点遗漏的问题，进而提高了危化品堆垛角点检测准确率及降低测距误差。
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公开(公告)号：CN109002959A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810594834.8
申请日：2018-06-11
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于大数据的危化品运输风险预测系统，其特征在于：包括数据表达模块、风险因素统计和分析模块、预测模块以及仿真实验与系统实现模块。本发明充分发挥物联网技术、数据挖掘技术、统计管理技术、移动通信技术等学科交叉的优势，深入研究面向危化品运输的数据仓库模型、风险因素分析方法与风险预测机制，力求在区域危化品运输风险分析与预测的关键问题研究中取得突破性的进展。
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公开(公告)号：CN108921914A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810514763.6
申请日：2018-05-25
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明提供一种系谱图绘制方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取目标节点与基础节点之间的系谱关系；按照所述目标节点与所述基础节点之间的系谱关系，将所述目标节点存储到第一列表，所述第一列表预先存储了所述基础节点的坐标数据；获取所述目标节点在所述第一列表中的坐标数据；根据所述目标节点在所述第一列表中的坐标数据以及所述目标节点与所述基础节点之间的系谱关系，绘制对应的系谱图。这样，可以将全部节点按照预先设定的规则存储，并根据存储的数据自动绘制系谱图，提高了系谱图绘制的准确性和便捷性。
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