公开(公告)号：CN114039670B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202111210109.4

申请日：2021-10-18

Applicant: 北京理工大学 ,  北京邮电大学 ,  中国五洲工程设计集团有限公司 ,  中兵勘察设计研究院有限公司

Inventor： 高然 ,  王斐 ,  忻向军 ,  刘卫华 ,  齐安乐 ,  张琦 ,  田清华 ,  田凤 ,  王拥军 ,  常欢 ,  周思彤 ,  李志沛 ,  王富 ,  郭栋 ,  于超 ,  刘欣雨 ,  崔奕 ,  许琦 ,  刘达

IPC: H04B10/516 ,  H04B10/61 ,  G06F18/2321

Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明基于概率神经网络实现OAM通信系统PAM传输非线性补偿，将数据符号按记忆长度M分组，记忆长度M越长概率神经网络构建的OAM通信系统非线性模型更加逼近真实的OAM通信系统模型，根据OAM通信系统的记忆长度和误码率要求改变概率神经网络的样本形式，选用能够消除OAM通信系统非线性在时域对多个数据符号影响且兼顾补偿效率的样本形式，通过选用样本形式能够在具有更低补偿复杂度的同时能高效率恢复OAM系统中传输的数据符号，从而高精度高效率补偿非线性对OAM光通信系统的信息传输性能的影响，降低误码率。本发明能够节省算力，降低实际应用中的硬件配置要求。

公开(公告)号：CN115393702A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202111663024.1

申请日：2021-12-30

Applicant: 国家气象中心 ,  北京邮电大学 ,  中国气象局广州热带海洋气象研究所

Inventor： 周冠博 ,  许建 ,  钱奇峰 ,  徐雅静 ,  刘春霞 ,  张玲 ,  柳龙生 ,  王皘 ,  刘达

IPC: G06V20/10 ,  G06Q50/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请提供一种台风快速增强趋势的判别方法、电子设备以及可存储介质，属于计算机视觉的技术领域。所述方法包括：对获取的待测台风的遥感图像序列与对应的强度序列进行预处理，得到待测台风的待测数据序列；计算待测台风的生命周期标识；将待测数据序列与待测台风的生命周期标识输入快速增强趋势判别模型，得到待测台风快速增强的置信度，将待测台风快速增强的置信度与快速增强判别阈值比较，在待测台风快速增强的置信度大于快速增强判别阈值时，确定待测台风具有快速增强的趋势。本申请旨在能够更精确地预测和判别台风快速增强的趋势。

公开(公告)号：CN114039670A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111210109.4

申请日：2021-10-18

Applicant: 北京理工大学 ,  北京邮电大学 ,  中国五洲工程设计集团有限公司 ,  中兵勘察设计研究院有限公司

Inventor： 高然 ,  王斐 ,  忻向军 ,  刘卫华 ,  齐安乐 ,  张琦 ,  田清华 ,  田凤 ,  王拥军 ,  常欢 ,  周思彤 ,  李志沛 ,  王富 ,  郭栋 ,  于超 ,  刘欣雨 ,  崔奕 ,  许琦 ,  刘达

IPC: H04B10/516 ,  H04B10/61 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明基于概率神经网络实现OAM通信系统PAM传输非线性补偿，将数据符号按记忆长度M分组，记忆长度M越长概率神经网络构建的OAM通信系统非线性模型更加逼近真实的OAM通信系统模型，根据OAM通信系统的记忆长度和误码率要求改变概率神经网络的样本形式，选用能够消除OAM通信系统非线性在时域对多个数据符号影响且兼顾补偿效率的样本形式，通过选用样本形式能够在具有更低补偿复杂度的同时能高效率恢复OAM系统中传输的数据符号，从而高精度高效率补偿非线性对OAM光通信系统的信息传输性能的影响，降低误码率。本发明能够节省算力，降低实际应用中的硬件配置要求。

公开(公告)号：CN108240921A

公开(公告)日：2018-07-03

申请号：CN201810029740.6

申请日：2018-01-12

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 苏柏泉 ,  成西元 ,  弓艺 ,  黄丹 ,  张亚如 ,  闫昊 ,  汤劼 ,  刘达 ,  腾轶超

IPC: G01N1/14 ,  G01N1/38

CPC classification number: G01N1/14 ,  G01N1/38

Abstract: 本发明公开了一种激光刀头防污与气体混合物收集及分析系统。该系统包括端盖1、光纤2、锥形管内腔体3、锥形管进气口4、充气泵5、柱形管内腔体6、柱形管排气口7、排气泵8，充气泵入口9，充气泵出口10，排气泵入口11，排气泵出口12，连接管13，连接管14，连接管15，锥形管16，柱形管17，气体混合物储存罐18，连接管19，保护气体储存罐20，激光器21，连接管22，气体分析仪23；本发明锥形管内腔体具备出气功能，柱形管排气口处连接排气泵，能在光纤端头处形成气罩保护光纤不被污染，能对激光与物质交互所产生的气体混合物进行收集，可以维持工作空间环境清洁，同时收集的气体混合物可以用于成分分析。气体流向在图中以箭头形式标出。

公开(公告)号：CN115457197A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211042405.2

申请日：2022-08-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘达 ,  齐勇刚 ,  王尤嘉

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/02 ,  G06T15/50 ,  G06T15/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于素描草图的人脸三维重建模型训练方法、重建方法及装置：获取第一训练数据集；获取初始神经网络模型，该模型包括二维风格转换模块和三维重建模块；将各样本中素描草图输入二维风格转换模块，得到对应的真实人脸图像；将真实人脸图像输入三维重建模块，通过多个光度学编码器处理得到对应的多个光度学分量，由各光度学分量合成素描草图对应的三维人脸；采用第一训练数据集对模型进行训练，将各光度学分量输入神经渲染器以得到渲染图像，并定制多种渲染图像与真实人脸图像的损失，利用联合损失对各光度学编码器的参数迭代，最终得到基于素描草图的人脸三维重建模型，实现了基于素描草图人脸的三维重建。