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公开(公告)号：CN1945994B
公开(公告)日：2010-05-12
申请号：CN200610113888.5
申请日：2006-10-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种蓝牙手机来电自动转到固话接听的方法及其设备，属于蓝牙通信技术领域。所述的设备包括：蓝牙语音模块、电话线路检测控制模块、用户线路接口模块、天线和LED。所述的方法包括步骤：将该设备的一端与公用电话交换网相连，另一端与固定电话相连；将该设备与蓝牙手机进行配对注册；当蓝牙手机来电呼叫时，如果固定电话正在使用，该设备通知蓝牙手机等待或进入常规的接听方式，如果固定电话未使用，该设备通过控制线路使固定电话振铃，待摘机后，来电自动转移到固定电话上接听。采用上述方法和设备，无须更改蓝牙手机端软件或设置呼叫转移电话号码，方便用户利用固话接听，减少用户受射频信号的辐射，有利于身体健康。
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公开(公告)号：CN110163945B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910442598.2
申请日：2019-05-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明涉及一种实时渲染中的水面仿真的方法，属于计算机图形学领域，旨在解决现有水面实时渲染仿真技术中无法兼顾真实感与计算效率的问题。本发明主要包含七个算法模块或部分，即：倒影摄像机、片元法线生成模块、水面反射颜色生成模块、水底颜色生成模块、菲涅尔系数生成方法、高光反射颜色生成方法、水面颜色混合方法。本发明通过上述算法模块或者部分的配合，可以得到最终的水面效果。本发明可应用于主流实时三维编程接口：OpenGL或DirectX。此外，本发明所采用的方法，在不涉及水体本身物理模拟，不涉及水面下观察的三维交互应用中，能够兼顾真实感与计算效率。
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公开(公告)号：CN104954973B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201510294216.8
申请日：2015-06-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于ALMM的L1正则化核学习机的分布式训练方法，属于无线传感器网络中数据融合技术领域，涉及一种核学习机的分布式训练方法。本发明利用增广拉格朗日乘子方法构建和求解基于L1正则化的核学习机的分布式训练优化问题，提出以相邻节点间的局部最优模型近似全局最优模型的优化求解方法，即在节点本地模型与邻居节点间的局部最优模型相一致的约束下，利用ALMM构建和求解基于L1正则化的核学习机的分布式训练优化问题，利用ADMM对节点本地的L1正则化核学习机训练优化问题进行稀疏模型求解，仅依靠相邻节点间传输稀疏模型的方式进行协作，以进一步优化节点局部模型，直至各节点模型收敛。
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公开(公告)号：CN104573720B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201410853469.X
申请日：2014-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种无线传感器网络中核分类器的分布式训练方法，本发明属于无线传感器网络中数据融合技术领域，涉及一种无线传感器网络中核分类器的分布式训练方法。针对已有的无线传感器网络中核分类器训练方法存在的高通信代价问题，本发明提出了一种网内分布式协同训练核分类器的方法。该方法中各节点对本地基于L1正则化核分类优化问题进行稀疏模型求解，相邻节点间以交换本地稀疏模型和错分样本的方式进行协作，当各节点得到稳定模型后，利用平均一致性方法实现各节点模型的一致性。与现有方法相比，本发明可以得到与集中式训练相当的预测效果、稀疏率明显低于集中式训练模型的稀疏效果，而且能显著降低无线传感器网络中核分类器训练时的数据通信代价。
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公开(公告)号：CN103793883A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201310676634.4
申请日：2013-12-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的成像光谱图像超分辨率复原方法，包括主成分分析、基于灰度映射和MAP的第1主成分超分辨率复原和成像光谱图像的全波段超分辨率复原。通过PCA变换，将成像光谱图像的有效信息集中于第1主成分，仅通过第1主成分的超分辨率复原即达到了提高所有波段空间分辨率的效果，运算量较低；利用PCA变换后第1主成分与全色影像之间的相关性，通过建立灰度映射模型，实现了全色影像高频信息到第1主成分图像的映射，并通过MAP约束优化进一步提高了重建高频信息的质量，既充分利用了全色影像的高频信息，又避免了错误信息的引入，保证了重建高分辨率图像的质量，有效避免了各波段独立进行产生的光谱失真问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102325372B
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201110272271.9
申请日：2011-09-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种无线传感器网络的混合定位方法属于无线网络信息技术领域。该方法包括两个阶段：分布式阶段和集中式阶段。在分布式阶段相邻传感器节点互换与公有相邻传感器节点间的测距信息，而后传感器节点基于测距信息依次判断是否位于由相邻传感器节点构成的三角形中并计算相应的重心坐标；在集中式阶段，传感器节点将计算出的重心坐标、锚节点将已知的位置信息通过多跳路由传输到汇聚节点，汇聚节点根据接收到的信息估计未知传感器节点的位置信息，保持锚节点的位置不变并使无线传感器网络满足由重心坐标揭示的相对结构，最后汇聚节点将估计出的位置信息通过多跳路由传输给相应的传感器节点。该方法极大提高了传感器节点的定位精度。
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公开(公告)号：CN110163945A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910442598.2
申请日：2019-05-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明涉及一种实时渲染中的水面仿真的方法，属于计算机图形学领域，旨在解决现有水面实时渲染仿真技术中无法兼顾真实感与计算效率的问题。本发明主要包含七个算法模块或部分，即：倒影摄像机、片元法线生成模块、水面反射颜色生成模块、水底颜色生成模块、菲涅尔系数生成方法、高光反射颜色生成方法、水面颜色混合方法。本发明通过上述算法模块或者部分的配合，可以得到最终的水面效果。本发明可应用于主流实时三维编程接口：OpenGL或DirectX。此外，本发明所采用的方法，在不涉及水体本身物理模拟，不涉及水面下观察的三维交互应用中，能够兼顾真实感与计算效率。
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公开(公告)号：CN106448080B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610836128.0
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/16
Abstract: 本发明公开一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统，包括：传感器网络，所述传感器网络包括传感器节点和网络汇聚节点，所述传感器节点包括传感器模块，传感器模块为可燃气体浓度探测模块，用来探测该传感器节点所处空间中的可燃气体浓度值，传感器节点在取得采样数据后，分别在节点本地执行采样数据的压缩与过滤，然后通过网络将数据发送给汇聚节点；其中，汇聚节点包含：时间序列线性分段模块、数据缓存模块、时间序列的在线异常检测模块。采用本发明的技术方案，用于发现小型空间内，如公共场所室、公共交通工具内各种危险的挥发性易燃易爆有机液体，达到消除消防安全隐患的目的。
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公开(公告)号：CN106448080A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610836128.0
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/16
CPC classification number: G08B21/16
Abstract: 本发明公开一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统，包括：传感器网络，所述传感器网络包括传感器节点和网络汇聚节点，所述传感器节点包括传感器模块，传感器模块为可燃气体浓度探测模块，用来探测该传感器节点所处空间中的可燃气体浓度值，传感器节点在取得采样数据后，分别在节点本地执行采样数据的压缩与过滤，然后通过网络将数据发送给汇聚节点；其中，汇聚节点包含：时间序列线性分段模块、数据缓存模块、时间序列的在线异常检测模块。采用本发明的技术方案，用于发现小型空间内，如公共场所室、公共交通工具内各种危险的挥发性易燃易爆有机液体，达到消除消防安全隐患的目的。
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公开(公告)号：CN106407883A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610649374.5
申请日：2016-08-10
Abstract: 本发明公开了一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，首先对复杂表格模板进行预处理、直线检测、角点集的行列分类排序、模板表格定来实现对单元格的结构描述。在获得电子手写表格后，对其进行倾斜矫正并与模板表格适配，获得其单元格位置描述。随后，对每个单元格进行处理，去除边线的同时，尽可能完整地保留单元格内的字符。然后，提取单元格中数字图像，通过对数据集训练好的分类器，对数字图像进行识别。最后，对手写字符进行后处理，将识别结果填入模板表格中。本发明简单易实现，识别效果较好，为今后自动识别并录入表格提供了良好的解决方案。
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