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公开(公告)号：CN114631780A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210187014.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/389 , A61B5/0531 , A61B5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于多级分类的低功耗可穿戴癫痫发作检测系统，根据生理信号数据特征进行一级预分类，得到的正样本数据输入到检测模型进行精细的二级分类，再结合一级预分类和二级分类结果得到最终检测结果，可以提高检测的精度；同步采集多种模态的生理信号，对多种模态的融合构造稳定的癫痫发作检测模型；在用于分类模型构造的数据集合中加入健康人日常活动的数据作为负样本，使得构造的分类模型更加适合实际生活场景，符合癫痫患者的真实需求；针对数据不平衡问题，基于人体活动的先验知识进行数据不平衡处理的方案，通过提取合加速度标准差、合加速度频域主频、合加速度峰峰值并设定经验阈值的方式进行数据不平衡处理。
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公开(公告)号：CN110441788B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910705043.2
申请日：2019-07-31
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
Abstract: 本发明涉及无人艇环境感知技术领域，具体是一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，针对小型高速无人艇自主航行时的近距离避障需求，在检测步骤中依据点云反射强度滤除水面无效回波，根据障碍距离调整DBSCAN聚类参数，在跟踪步骤中采用最近邻数据关联方法进行帧间数据匹配，使用线性卡尔曼滤波器框架下的交互多模型进行运动状态估计，并提出了根据目标机动性自适应调整过程噪声协方差矩阵方法以增强滤波器的适应能力，本发明，可以在低海况场景下可以很好完成40米范围内的检测与跟踪，在无风浪且无人艇平稳行驶的环境下，激光雷达几乎不会出现漏检，而在点云聚类和目标关联问题上，聚类错误率较低，帧间目标可以很好的匹配。
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公开(公告)号：CN112580220A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011575576.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种基于节点‑支路耦合矩阵的卫星互联网仿真系统的顶层建模方法，本发明针对卫星互联网因包含海量数据元件与复杂通信规约而导致的建模复杂且计算维度爆炸的问题，通过借鉴系统分析中“外网等值”的思想，站在物理系统的视角上，建立一个复杂信息网络在物理系统侧的“等值模型”，即与物理实体相对应的数字孪生系统，从而降低模型的复杂度。结果表明，本发明适用于卫星互联网的统一分析与融合仿真，真正意义上实现卫星网络‑客户终端的无缝双向接入，满足未来全域覆盖和全时通信的要求。
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公开(公告)号：CN110472738A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910756983.4
申请日：2019-08-16
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人艇实时避障算法，涉及无人艇技术领域；本发明采用深度学习方法获取图像信息，在A3C算法的基础上，优化网络结构，丰富避障信息，根据规划路径、躲避障碍、探索适应环境的三项需求，重新规范智能体的动作空间，选择三类环境进行训练；与GPU平台相结合，将预训练数据整合到深度神经网络上，提高训练效率，保证算法的实时性。结果表明，本方法在满足单次处理速度要求的同时，训练时间缩短59.3％，效率提高71.7％以上，算法模型在未知环境中的表现得到有效提升，优于现有方案。
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公开(公告)号：CN107144734B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710339361.2
申请日：2017-05-15
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
IPC: G01R25/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于PMU的配电网高精度相量测量方法。使用本发明能够提高配电网相量数据测量的准确性。本发明在传统DFT算法上进行误差修正和改进，利用测量出的信号实际频率f，通过自定义的校正因子P、Q，对进行DFT变换以后的基波频率X1进行频谱校正，进而得到更加精确的相量值。本发明承接了传统DFT算法的运算速度快、实时性高、抑制谐波能力强的优点，又能保证算法在静/动态条件下都具有较高的测量精度，解决了传统相量算法在实时性和测量精度上不能同时兼顾的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222953A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910418069.9
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电能质量混合扰动分析方法。使用本发明能够有效对电能质量混合扰动进行分类，且有较强的鲁棒性。本发明首先通过调整高斯窗函数衰减速率来改变S变换的时间分辨率与频率分辨率，更能体现不同类别电质量信号的特点，增大不同类别电质量信号的区分力度；然后构建基于LSTM的深度学习模型，对电质量信号进行分类，其中，在构建的深度学习模型中，首先采用多层感知机对数据进行预处理，对数据进行初步的分析与特征的提取，然后利用对序列数据有着更强分析能力的LSTM人工神经网络，更适合对电质量信号进行语义分割；最后，采用池化层和多层感知机对LSTM的语义分割进行有监督的分类，有利于提升模型的分类能力。
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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
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。
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公开(公告)号：CN117617991A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311645975.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于头皮脑电的癫痫病灶定位系统，基于Granger因果理论，分别建立患者在发作间期和发作期的大脑功能网络，综合不同时段的有效信息，从网络层面分析发作初期与发作间期的连通差异，从节点层面分析病灶区与非病灶区的连通差异；采用差异量化方法，量化每一导联在发作间期与发作初期因果流的差异大小，并基于差异大小依次识别发作主频段、发作侧别和发作导联，实现癫痫患者的病灶定侧和定位。
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公开(公告)号：CN115868945A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211516500.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/0245
Abstract: 本发明公开了一种用于PPG信号的抗运动干扰与信号增强方法，采集加速度计信号和光电容积脉搏波PPG信号，结合加速度计信号确定运动的周期，进而对PPG信号进行降噪处理，准确提取出获得运动干扰的PPG信号；通过对PPG信号进行叠加即可获得增强的PPG信号，更大化地提高PPG信号信噪比；用当前PPG信号的观测值减去时间TN前PPG信号的观测值，获得去除运动干扰的PPG信号，解决了在强运动情况下的去干扰问题。且在运动周期与脉搏波周期不接近的情况下，不影响P峰的识别；将n个时延周期的PPG信号直接相加获得增强的PPG信号，有效提高PPG信号的信噪比的同时还具有很好地鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112558615A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011569253.2
申请日：2020-12-26
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 周治国
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种智能无人船实时仿真控制系统，它包括无人船控制模块，所述无人船控制模块包括避障决策模块、路径规划和导航模块、运动控制模块、网络通信模块、雷达视频传感器模块、无人船监控模块、安全监控模块，所述避障决策模块保证无人船在遇到障碍物能够选择最优的路径躲避即将遇到避障碍物，所述路径规划和导航模块则能够根据用户设置的导航点来决定无人船行驶的航线及航速，所述运动控制模块则包含电机、舵机的驱动程序，根据避障决策模块、路径规划和导航模块传来的数据实现无人船的前进、后退、转向等动作，所述网络通信模块将无人船的航行速度、航向、GPS位置、姿态通WIFI或4G模式传递给无人船监控模块。本发明的优点：基于模块化开发模块既可以独立工作，又能够相互协调。
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