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公开(公告)号：CN101561280A
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200910084779.9
申请日：2009-05-19
Applicant: 北京理工大学 , 北京星箭长空测控技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种捷联磁惯性组合系统；该系统中：信号调理模块对角速率信号和正弦信号进行滤波和放大；采集模块对信号调理模块调理后的角速率信号和正弦信号进行模/数变换，并将正弦信号发送至第一解算模块，将角速率信号输出至第二解算模块；第一解算模块根据正弦信号解算滚转角γ以及滚转角速率ωx；第二解算模块根据角速率信号和滚转角速率ωx解算方位角ψ和俯仰角θ；输出模块，用于输出滚转角γ、方位角ψ和俯仰角θ。本发明对于横滚角速率的测量不再使用原有的角速率陀螺，而是直接使用地磁滚转角测量单元来解算旋转弹的横滚角及横滚角速率，由于可以直接获取横滚角位置，从而避免了由积分获取位置量所带来的积分积累误差。
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公开(公告)号：CN201355458Y
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200920105597.0
申请日：2009-02-27
Applicant: 北京星箭长空测控技术股份有限公司
IPC: G05F1/10
Abstract: 本实用新型涉及一种便携产品供电装置，包括：第一升压稳压芯片LM2585S－12以及串联的两个锂电池；第一升压稳压芯片的第一管脚串接电阻和电容后再接地，第一升压稳压芯片的第三管脚直接接地，第一升压稳压芯片的第二管脚接到第一升压稳压芯片的输出端，第一升压稳压芯片的第四管脚接第一续流二极管后接到第一升压稳压芯片的输出端，第一升压稳压芯片的第四管脚和第五管脚之间接第一电感；第一升压稳压芯片的第五管脚作为第一升压稳压芯片的输入端，接收串联后两个锂电池的电压作为第一升压稳压芯片的输入电压。本实用新型中，能够将锂电池串联后的低电压升压稳压至高驱动电压的芯片所需的高电压，并可以提供大功率电源以及实现多路电压输出。
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公开(公告)号：CN114463502B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210043944.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T17/05 , G06T7/70 , G06T7/207 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G01C21/16 , G08B21/02 , G06V10/80 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种非接触式安全距离主动预警方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：基于惯性传感器，获取工程车辆及作业人员的定位数据；利用卡尔曼滤波和惯性位姿误差估计，对所述惯性传感器进行误差补偿，并得到误差补偿后的定位数据；获取所述工程车辆及人员的作业现场环境数据；基于误差补偿后的所述定位数据和所述作业现场环境数据确定所述工程车辆或所述人员是否处于所述变电站非接触式安全距离内，并在处于所述变电站非接触式安全距离之外的情况下，主动预警。本发明解决了由于定位不准造成的无法有效进行预警的技术问题。
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公开(公告)号：CN118258370A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410096518.3
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01C19/5691 , G01C19/5776
Abstract: 本申请提供了一种金属谐振陀螺表头以及芯片级别的金属微谐振陀螺装置，其中，该表头包括：金属微半球谐振子，其中，所述金属微半球谐振子被采用真空封装技术密封在所述陶瓷管壳基座中；陶瓷管壳基座，充满惰性气体，其中，利用金丝球焊接工艺将所述陶瓷管壳的基底中心电极与所述陶瓷管壳外部的焊盘连接在一起，使得所述金属微半球谐振子能够与外部的电路系统对接。本申请解决了由于模态干扰误差导致的陀螺的稳定性及量程较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117528274B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311504397.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04N25/674 , H04N25/21 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的红外成像非均匀噪声提取及优化方法，通过利用历史标准红外图像，基于深度学习构建卷积神经网络模型来对原始红外图像进行初始噪声特征提出，实现对原始红外图像的噪声提取，通过基于可疑噪声区域中的噪声均值，对可疑噪声区域进行去模糊噪声特征提取，实现对原始红外图像的进一步噪声提取，通过在利用卷积神经网络模型提取的初始噪声特征作为基础，再次利用去模糊理论进行去模糊噪声特征提取，最终基于初始噪声特征和去模糊噪声特征确定目标噪声特征，在原始红外图像减去目标噪声特征，从两个维度来共同决定对原始红外图像的优化，保证得到的目标红外图像的成像质量，为工业领域的自动化精准检测提供基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113422593B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110759746.0
申请日：2021-07-05
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本申请提供了一种滤波方法、滤波器、计算机可读存储介质、处理器和FPGA，该滤波方法包括：步骤S101，获取当前时刻的系统状态参数的测量值；步骤S102，根据前一时刻的系统状态的估计值计算得到第一估计值，第一估计值为当前时刻下系统状态的估计值；步骤S103，根据前一时刻的后验误差的协方差计算得到先验误差的协方差；步骤S104，根据先验误差的协方差计算卡尔曼增益，卡尔曼增益为当前时刻残差的加权矩阵，当前时刻残差为测量值与第一估计值的残差；步骤S105，根据测量值和卡尔曼增益对第一估计值进行修正，得到第二估计值；步骤S106，根据先验误差的协方差和卡尔曼增益计算得到当前时刻下后验误差的协方差，步骤S102和步骤S103同步执行，步骤S105和步骤S106同步执行。
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公开(公告)号：CN117765415A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311588902.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京宏大和创防务技术研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种空对地UXO目标检测方法及装置，该方法包括：利用无人机来采集图像；利用训练好的神经网络模型对所采集的图像进行UXO目标检测，其中，所述神经网络模型包括输入端、主干网络、传递网络和预测端，并且，所述神经网络模型经过以下训练：采集训练数据集，并对所述训练数据集进行预处理；利用所述主干网络对预处理后的训练数据集进行归一化处理；利用所述传递网络从归一化后的训练数据集的训练数据中提取特征，并加强提取到的特征；基于加强后的特征，利用所述预测端对目标进行预测，并利用损失函数来比较预测的目标和真实的目标，以训练所述神经网络模型。本申请解决了现有技术中UXO目标检测不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113984088B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111181227.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种MEMS惯性传感器多位置自动标定方法、装置及系统。其中，该方法包括：基于校正后的定时控制安装有所述MEMS惯性传感器的转台从所述转台处于的当前位置转动到下一个位置处；采集所述MEMS惯性传感器在所述当前位置到所述下一个位置期间的平均角速度，并基于所采集的平均角速度以及所述转台的输入角速度，来标定所述MEMS惯性传感器的陀螺仪；采集所述MEMS惯性传感器的加速度计在所述当前位置到所述下一个位置期间的平均输出，并基于所述平均输出与所述加速度计的误差模型，
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公开(公告)号：CN117196995A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311249426.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了基于人工智能的红外成像智能优化方法，首先通过对红外图像进行非均匀校正，得到目标图像矩阵，实现在参数迭代之前对红外图像进行非均匀校正，利用处理图像矩阵，对原始图像矩阵进行图像修正，为图像参数的进一步迭代和优化提供好的图像质量基础，然后基于人工智能获取目标图像矩阵的暗色区域，亮色区域和正常区域，为红外图像的修正提供区域基础，然后分别对暗色区域和亮色区域的图像参数进行迭代，根据迭代结果确定暗色区域和亮色区域的目标图像参数，通过图像参数迭代的方式实现对红外图像的修正，消除了其他杂光的干扰，保证最终得到的目标红外图像的质量，为实现准确医疗诊断提供高质量红外图像。
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公开(公告)号：CN117132848A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311100680.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/24 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供了一种生成式数据增强方法、装置及系统，其中，该方法包括：获取待数据增强的图像；对生成网络模型与对抗网络模型的网络参数和结构进行优化与改进，得到生成式数据增强网络模型，利用训练数据集训练所述生成式数据增强网络模型直至所述生成式数据增强网络模型的生成器与判别器达到纳什平衡状态；将所述待数据增强的图像输入到训练好的所述生成式数据增强网络模型进行数据增强，得到数据增强的图像。本申请解决了现有技术中图像特征单一、梯度消失的技术问题。
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