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公开(公告)号：CN113955160A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111505514.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京科技大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: B64G4/00
Abstract: 本发明提供一种用于深空探测的可折展捕获装置及其操控方法，装置包括基板、收展机构、捕获扇面机构和防逃逸机构。在收展机构中，安装座的底端通过垫片和基座固连，动片的第一端和安装座的侧面固连，动片的第二端和第一驱动舵机外壳的侧面固连，第一驱动舵机的输出轴和旋转架的第一端连接，旋转架的第二端和扇面框架固连；在防逃逸机构中，第二驱动舵机的输出轴和支撑轴固连，竖杆安装块的顶端和竖杆的底端固连，竖杆的顶端分别与上绳轮的中心孔和防逃逸框连接，上绳轮通过联动钢丝绳和下绳轮连接。本发明的操控方法包括展开、感知、捕获和收拢。本发明在捕获过程能自动居中，具备防逃逸、捕获和姿态调整等功能，能够快速完成捕捉，逃逸率低。
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公开(公告)号：CN113955160B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111505514.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京科技大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: B64G4/00
Abstract: 本发明提供一种用于深空探测的可折展捕获装置及其操控方法，装置包括基板、收展机构、捕获扇面机构和防逃逸机构。在收展机构中，安装座的底端通过垫片和基座固连，动片的第一端和安装座的侧面固连，动片的第二端和第一驱动舵机外壳的侧面固连，第一驱动舵机的输出轴和旋转架的第一端连接，旋转架的第二端和扇面框架固连；在防逃逸机构中，第二驱动舵机的输出轴和支撑轴固连，竖杆安装块的顶端和竖杆的底端固连，竖杆的顶端分别与上绳轮的中心孔和防逃逸框连接，上绳轮通过联动钢丝绳和下绳轮连接。本发明的操控方法包括展开、感知、捕获和收拢。本发明在捕获过程能自动居中，具备防逃逸、捕获和姿态调整等功能，能够快速完成捕捉，逃逸率低。
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公开(公告)号：CN113221698B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110477263.1
申请日：2021-04-29
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和表情识别的面部关键点定位方法，包括：选取特定的多种表情的人脸图像，根据人脸图像中脸部特征进行表情建模；将表情模型中脸部各个器官的轮廓作为关键点数据进行标注，构建数据集；对构建的数据集进行预处理；搭建深度学习网络模型；将预处理后的数据集输入所述深度学习网络模型中进行训练；将训练后的面部关键点数据集用于表情分类与识别预测。本发明所述方法无需处理整张图像的信息，只需要处理定位出的关键点信息用来充当各类场景下表情识别的数据集，即可进行快速表情分类与识别预测，有效减少了计算量，提高了表情关键点识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113221698A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110477263.1
申请日：2021-04-29
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和表情识别的面部关键点定位方法，包括：选取特定的多种表情的人脸图像，根据人脸图像中脸部特征进行表情建模；将表情模型中脸部各个器官的轮廓作为关键点数据进行标注，构建数据集；对构建的数据集进行预处理；搭建深度学习网络模型；将预处理后的数据集输入所述深度学习网络模型中进行训练；将训练后的面部关键点数据集用于表情分类与识别预测。本发明所述方法无需处理整张图像的信息，只需要处理定位出的关键点信息用来充当各类场景下表情识别的数据集，即可进行快速表情分类与识别预测，有效减少了计算量，提高了表情关键点识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115118558B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211002519.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动通信中OFDM/OQAM的自干扰消除方法及系统，涉及通信领域，该方法包括：在信源发出的基带信号中加入第一导频数据；基于加入第一导频后的数据生成待发送信号；将加入噪声信号后的待发送信号经过信道发送至接收端；从接收端接收的信号中获取导频数据记为第二导频数据；对当前第二导频数据进行LS信道估计，获得当前信道估计值；根据当前信道估计值和当前第二导频数据的相邻数据确定当前相邻数据的干扰值；若不满足迭代停止条件则利用当前干扰值获得更新后的第二导频数据，返回LS信道估计步骤；直到满足迭代停止条件，将接收端接收的信号减去当前干扰值作为接收端的最终接收数据，提高了接收到数据的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115118558A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211002519.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动通信中OFDM/OQAM的自干扰消除方法及系统，涉及通信领域，该方法包括：在信源发出的基带信号中加入第一导频数据；基于加入第一导频后的数据生成待发送信号；将加入噪声信号后的待发送信号经过信道发送至接收端；从接收端接收的信号中获取导频数据记为第二导频数据；对当前第二导频数据进行LS信道估计，获得当前信道估计值；根据当前信道估计值和当前第二导频数据的相邻数据确定当前相邻数据的干扰值；若不满足迭代停止条件则利用当前干扰值获得更新后的第二导频数据，返回LS信道估计步骤；直到满足迭代停止条件，将接收端接收的信号减去当前干扰值作为接收端的最终接收数据，提高了接收到数据的准确性。
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公开(公告)号：CN114961731A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210894360.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京科技大学 , 招金矿业股份有限公司蚕庄金矿
Abstract: 本发明提供一种倾斜薄矿体空场嗣后机制砂充填回收矿柱的方法，属于矿山开采技术领域。该方法利用现有运输巷道和人行通风井，通过上中段沿脉运输巷道设计下行斜坡道至采场，采用机制砂胶结充填技术在采场内部形成了四周为2m厚胶结充填体人工矿柱、中部为废石的治理状态，人工矿柱确保了采场的安全性，间柱回采工作面位于人工间柱内，顶柱回采工作面位于胶结充填体顶板上，其中机制砂为矿山废石通过破碎加工后采用圆振动筛得到的小于10mm的砂粒。该方法新增采准量少，回采时间短，矿石回收率高，贫损两率低，安全生产系数高，采矿工艺简单，废石利用率高，充填成本低，机械化程度高，回采结束后采空区治理效果良好。
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公开(公告)号：CN114550166B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210436108.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种面向智慧大棚的果实检测方法、装置及存储介质，方法包括在YOLOv5的特征融合网络中嵌入两个CBAM注意力模块，分别用于对YOLOv5的骨干网络的低层的两个输出特征图进行关键信息提取和冗余信息去除；基于两个CBAM注意力模块所输出的两个注意力特征图进行特征融合，去除YOLOv5预测端的输出特征图的尺寸最小的预测分支，得到用于果实识别和定位的FR‑YOLOv5网络；将待检测图像输入至训练好的FR‑YOLOv5网络进行检测，得到每个果实在待检测图像中的位置坐标；根据各果实的位置坐标，依次从待检测图像中裁剪出每个果实的所在区域图像；将区域图像输入至训练好的进行果实成熟度分类的分类网络，得到各个果实的成熟度类别。该方法能降低检测复杂程度，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN114627437B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210525592.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种交通目标识别方法及系统，涉及图像识别领域，包括：采用弱监督深度卷积神经网络对无标注图像特征提取，将获得的检测结果作为伪检测标注，基于伪检测标注与采用选择性搜索方法对无标注图像提取的多个候选框的并交比，将并交比作为对应候选框的得分，构建区域得分标注集合，采用区域得分标注集合训练得到区域评估网络，训练基于区域评估网络的目标检测网络，以目标检测网中区域生成网络输出的候选框的得分的平均分对预测位置和伪检测标注的损失函数进行加权，从而进行损失优化和网络更新，获得训练好的目标检测网络，实现了采用非检测框的标注的数据集训练深度神经网络的方法，提高了目标检测模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN114511636B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210412880.8
申请日：2022-04-20
Applicant: 科大天工智能装备技术(天津)有限公司 , 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双滤注意力模块的果实计数方法及系统。该方法包括：获取待计数果园内的果实图像；根据所述果实图像，利用训练好的基于双滤注意力模块的果实计数网络，确定待计数果园内的果实计数结果；所述训练好的基于双滤注意力模块的果实计数网络以果实图像为输入，以果实计数结果为输出。本发明能够避免对小尺寸和被遮挡果实的漏检，提高果实计数的准确性。
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