公开(公告)号：CN116071667A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310361972.2

申请日：2023-04-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周治国 ,  曹宇鹏 ,  周学华

IPC: G06V20/13 ,  G01S7/41 ,  G01S13/90 ,  G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G08G5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据的指定区域内异常飞机目标检测方法及系统，获取指定区域内星载合成孔径雷达数据，星载光学凝视成像数据；对所述星载合成孔径雷达数据和星载光学凝视成像数据进行时空数据关联，得到SAR图像数据；采用目标检测算法对所述图像数据进行检测，以对飞机目标进行定位和识别，并记录所述飞机目标的像素坐标；将所述像素坐标转换为所述飞机目标的飞行数据；所述飞行数据包括经度、纬度、高度、速度、和航向；为提高判别的准确度，对所述飞行数据进行预测和延长，计算所述飞行数据与历史空管数据的多因素双向Hausdorff距离，当所述多因素双向Hausdorff距离大于设定的相似度阈值时，则识别为异常飞机目标。

公开(公告)号：CN115048371A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210978480.3

申请日：2022-08-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周治国 ,  曹宇鹏 ,  周学华

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/29 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00 ,  G06N5/04 ,  G06N7/02 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/30 ,  G08G5/00

Abstract: 本发明涉及航迹处理技术领域，具体涉及一种基于数据清洗与生成对抗网络的模糊证据航迹关联方法。包括：若当前航迹发生中断，则在可疑航迹再次出现时，将可疑航迹与中断前的航迹数据进行预处理，并将预处理后的数据输入预先构建的数据清洗器中进行数据清洗；将数据清洗器输出的航迹数据输入至预先构建的对抗网络模型中，对航迹数据进行双向航迹预测，输出双向预测的航迹数据；利用模糊证据中断航迹关联算法对中断前的航迹数据与双向预测的航迹数据进行航迹关联。可以有效地关联轨道断裂前后的轨道段，解决了断轨后轨迹标签属性发生变化和断轨周期长的轨迹数据处理中的轨迹数据不连续问题。

公开(公告)号：CN116595319A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310579021.2

申请日：2023-05-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周治国 ,  周学华

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及应用于轨道交通电机健康状态评估的预测方法及系统，包括以下步骤：获取原始数据并依次对该原始数据进行异常值清洗和数据格式修正；数据输入到预测算法网络之中，利用特征学习能力对时序信号中前后连续的局部依赖关系进行提取，并完成序列的预测；对预测后的数据，基于多门限阈值划分真实和预测数据中每个评价值的统计概率生成评价集，同时通过层次分析法生成权重集；将评价集和权重集输入模糊综合评估，通过自底向上的评估得到最终健康得分。本发明解决了实时评估风险防范价值不高的问题，大大提高了监控系统对任务决策和避险的指导价值。

公开(公告)号：CN119541478A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411406387.0

申请日：2024-10-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王书平 ,  周宏亮 ,  王浩宇 ,  舒翔宇 ,  焦璇 ,  周学华 ,  周治国 ,  汪祥

IPC: G10L15/22 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213 ,  G06T7/70 ,  G10L15/18

Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法，属于自然语言处理与虚拟仿真技术领域。本发明实现方法为：1、利用基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制的系统对自然语言进行识别；具体的，将用户自然语言输入至大语言模型中；所述的用户的自然语言为语音数据；2、大模型利用视觉识别系统获取场景信息；进一步的，采用基于YOLO的视觉识别系统与大语言模型进行融合，用于提升大语言模型的感知能力；3、大语言模型通过训练将自然语言分解为子任务和结构化语言4、将封装后的结构化语言发送至无人平台执行巡回定位的运动任务；与现有技术相比，本发明针对不同场景下实现无人平台运动控制具有很好的普适性。

公开(公告)号：CN116071667B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310361972.2

申请日：2023-04-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周治国 ,  曹宇鹏 ,  周学华

IPC: G06V20/13 ,  G01S7/41 ,  G01S13/90 ,  G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G08G5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据的指定区域内异常飞机目标检测方法及系统，获取指定区域内星载合成孔径雷达数据，星载光学凝视成像数据；对所述星载合成孔径雷达数据和星载光学凝视成像数据进行时空数据关联，得到SAR图像数据；采用目标检测算法对所述图像数据进行检测，以对飞机目标进行定位和识别，并记录所述飞机目标的像素坐标；将所述像素坐标转换为所述飞机目标的飞行数据；所述飞行数据包括经度、纬度、高度、速度、和航向；为提高判别的准确度，对所述飞行数据进行预测和延长，计算所述飞行数据与历史空管数据的多因素双向Hausdorff距离，当所述多因素双向Hausdorff距离大于设定的相似度阈值时，则识别为异常飞机目标。