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公开(公告)号：CN118230159A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410334186.8
申请日：2024-03-22
申请人： 重庆华地资环科技有限公司 , 重庆地质矿产研究院 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于双分支深度监督的遥感采矿图斑时序变化检测方法，包括：获取采矿区域的时序遥感数据，所述时序遥感数据包括多个时间点且覆盖采矿区域全部范围的高分辨率遥感影像；对所述时序遥感数据进行预处理，所述预处理包括大气校正、辐射定标和图像配准操作；构建基于深度学习的语义变化检测模型并训练，所述语义变化检测模型包括前端时序差异检测网络和后端时序差异检测网络，形成基于双分支时序变化检测的语义变化检测模型；采用训练好的语义变化检测模型，根据所述时序遥感数据生成差异图，得到时序变化检测结果。本发明提高了时序变化检测的准确性和效率，且能够适用于大范围或长时间序列的变化检测。
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公开(公告)号：CN113552076B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110951449.6
申请日：2021-08-18
申请人： 重庆地质矿产研究院 , 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于原位光谱实时监测的页岩气开发深层地下水环境分层监测及预警方法及系统，系统由多参数水质监测传感器、智能网关、云端服务器、深层地下水信息监测平台和移动端信息监测平台等组成。方法包括：步骤S1，在线监测装置的安装；步骤S2，水质监测数据采集，步骤S3，信号传输，将在线数据、设备运行情况通过网络传输层发送到信息监测平台；步骤S4，数据处理，深层地下水信息监测平台对采集到的地下水水质监测数据进行数据处理；步骤S5，地下水污染现状评价和地下水质量评价。步骤S6，地下水水质污染情况分析及预警。本发明通过对含水层多层监测，采用物联网进行数据传输，集监控、报警为一体，以实现页岩气开发区的深层地下水环境的在线监测与预警。
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公开(公告)号：CN113552076A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110951449.6
申请日：2021-08-18
申请人： 重庆地质矿产研究院 , 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于原位光谱实时监测的页岩气开发深层地下水环境分层监测及预警方法及系统，系统由多参数水质监测传感器、智能网关、云端服务器、深层地下水信息监测平台和移动端信息监测平台等组成。方法包括：步骤S1，在线监测装置的安装；步骤S2，水质监测数据采集，步骤S3，信号传输，将在线数据、设备运行情况通过网络传输层发送到信息监测平台；步骤S4，数据处理，深层地下水信息监测平台对采集到的地下水水质监测数据进行数据处理；步骤S5，地下水污染现状评价和地下水质量评价。步骤S6，地下水水质污染情况分析及预警。本发明通过对含水层多层监测，采用物联网进行数据传输，集监控、报警为一体，以实现页岩气开发区的深层地下水环境的在线监测与预警。
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公开(公告)号：CN112781728B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011610708.0
申请日：2020-12-30
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC分类号： G01J4/00
摘要： 本发明公开了精确求解结合压缩感知的全偏振高光谱成像方法，能够通过特定的两次全偏振调制，精确求解第一个斯托克斯参量，并据此提高后三个斯托克斯参量的重构精度，从而仅需一步重构用时；本发明利用四分之一波片、线偏振片和液晶可调滤波器组合实现全偏振调制和高光谱成像，固定四分之一波片的快轴角度和液晶可调滤波器的入射面线偏振角度，通过选取线偏振片的线偏振角度依次为45度和135度，获得两种全偏振调制，实现了偏振调制的最大自由度，且特定的调制方式简便灵活。
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公开(公告)号：CN113327233B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110591907.X
申请日：2021-05-28
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/766
摘要： 本发明提供了一种基于迁移学习的细胞图像检测方法，通过傅里叶叠层显微成像系统采集了细胞图像并通过频谱迭代进行融合获得大视场、高分辨率细胞图像，采用VGG和FPN网络模型构建细胞密度估计网络，对细胞图像中细胞中心位置进行标注获取细胞密度图输入训练模型，将训练好的网络模型作为骨干网络构建细胞检测网络模型，进行迁移学习，获取细胞检测图输入细胞检测网络模型中，采用RPN网络提取候选区域，通过回归器和分类器对细胞进行位置回归和分类，最终得到细胞预测结果。本发明基于迁移学习，通过迁移学习训练能够提取到相似数据集共同特征的网络模型，解决了训练样本不足的问题，同时保证了模型输出的准确性。
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公开(公告)号：CN111105416B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201911419285.1
申请日：2019-12-31
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种骨髓细胞增生程度自动分级方法及系统，属于计算显微成像领域的技术领域该方法包括以下步骤：将骨髓涂片经过图像采集以得到强度图和相位图；将强度图和相位图输入至卷积神经网络模型中，并通过卷积神经网络模型对骨髓涂片中的有核细胞与无核细胞分别进行计数；根据计数的结果计算有核细胞与无核细胞的比例，并获取骨髓细胞增生程度的等级，以达到克服了人工计数中的复杂问题，为骨髓细胞增生程度分级提供准确细胞计数的目的。
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公开(公告)号：CN114965293A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210504116.3
申请日：2022-05-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
摘要： 本发明提供了一种偏振光谱特征融合的水中氨氮检测方法，用于偏振光谱特征融合系统，系统包括光源、反射镜、四分之一波片、线偏振片、光纤透镜和光纤光谱仪；方法包括：C1：通过系统基于目标水样，采集偏振调制光谱；C2：解调目标水样反射光波的四个斯托克斯参量光谱；C3：选取不同数量的偏振调制光谱和斯托克斯参量光谱分别进行光谱特征融合；C4：基于氨氮浓度不同的目标水样的特征融合光谱，进行光谱分类。本发明实现了基于偏振特征融合光谱检测水中氨氮，通过光与物质之间的相互作用，无需使用辅助试剂，准确的检测水中氨氮浓度。
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公开(公告)号：CN111144364B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201911410558.6
申请日：2019-12-31
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于通道注意更新机制的孪生网络目标跟踪方法，涉及图像处理领域，利用孪生网络提取特征，选取前景模板及背景模板，通过自适应通道选择机制突出目标模板特征与前景模板特征的相关性，激活有效前景通道抑制背景特征通道；通过候选区域生成网络生成初步跟踪结果，以置信度决策跟踪可信度触发模板更新机制，通过通道注意更新网络生成更新模板，并利用目标模板与更新模板进行再次跟踪，融合重跟踪结果，修正跟踪误差。提高了跟踪器的前景特征提取能力,改善了目标跟踪方法对背景干扰的判别能力,弥补了跟踪过程中不进行在线模板更新难以处理跟踪复杂情况的缺点，避免了跟踪漂移，使跟踪过程更为鲁棒，跟踪精度更为准确。
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公开(公告)号：CN114419392A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210061669.6
申请日：2022-01-19
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了高光谱快照图像恢复方法、装置、设备及介质，该方法包括获取光谱图像数据集编写卷积神经网络所需的数据接口；构建训练集和测试集；使用随机掩膜与训练集进行叠加，设定通道像素，并将图像进行倾斜处理后在光谱维度进行叠加获得混叠图像作为输入，训练集作为待拟合数据，端到端训练模型；以深度迭代展开的形式构建恢复算法；利用基于区域自注意力机制的神经网络进行建模学习，构建恢复算法模型；设置训练参数和损失函数策略，对构建好的恢复算法模型进行训练并验证；通过恢复算法模型将压缩感知图像恢复为高光谱图像。本发明利用高光谱数据特有的光谱‑空间相关性，高精度、高效率恢复原始高光谱图像信息。
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公开(公告)号：CN114287879A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111670565.7
申请日：2021-12-31
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC分类号： A61B3/12
摘要： 本发明公开了一种病灶分割的方法、设备及介质，属于计算机视觉领域，包括基于transformer结构的全局注意模块和基于transformer结构的特征注意模块，以及基于如上模块的带权重的交叉熵损失函数的使用；本发明不仅能够获取病灶和血管的细节信息和充分利用血管分布包含的丰富的眼底先验信息，而且还能够获得图像中不同病灶的依赖关系和病灶与血管之间的隐性病理关联，能够更准确地实现对DR多病灶的同时分割，使得前后景像素点不均衡问题得到克服，实现了实际医学诊断中较难且较为重要的多病灶的同时精确分割，解决了现有技术中分割模型难以学到病灶的标准特征和存在误分割和错分割的技术问题。
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