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公开(公告)号：CN113902901B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111163840.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于轻量化检测的物体分离方法，包括：采集物体图像；将图像输入到轻量化的主干网络中提取特征获得相等尺度的特征图；将相等尺度的特征图通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图；基于多尺度特征图使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测该尺度下的物体，将多个预测分支的输出特征向量进行合并和后处理，得到物体的检测结果；根据检测结果进行物体分离。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN113902904B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111166836.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种轻量化网络架构系统，包括：多个轻量化的网络卷积块，将CSPNet的部分块中堆叠的多个Res block或Dense block替换为微型跨阶段网络结构轻量化部分块，并且减少了一个部分过渡层，同时将双融合操作替换为单融合操作；以及基于特征图大小变化的下采样模块。轻量化的网络卷积块作为主干网络，将传统CSPNet中不同尺度下使用的block的内部结构进行了轻量化处理，替换为用轻量化的网络卷积块提取特征，避免了检测耗时长的问题；计算效率高的轻量级CSP目标检测网络，用于轻量化检测和物体分离，是一种计算效率高的轻量级CSP目标检测网络，提升了检测和分离的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN113887425B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111163858.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种面向低算力运算装置的轻量化物体检测方法和系统，方法包括：利用低算力运算装置中的相机采集真实场景下待检测物体的图像；低算力运算装置读取图像；对读取图像进行预处理获得训练集；将训练集输入到轻量化主干网络中进行训练并基于下采样机制提取特征，其中下采样机制为根据下采样倍数的不同采用不同的下采样策略进行运算；特征提取采用轻量化的特征提取方法；将提取的特征通过深浅层特征融合模块，基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合；输出三个不同检测尺度的深浅层检测分支，通过检测分支模块对输出的三个不同检测尺度的深浅层检测分支分别进行预测并获得检测结果；将物体的检测结果通过低算力运算装置实时显示。
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公开(公告)号：CN116910544A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310841871.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于信号相似度计算的目标信号增强方法，包括：S1，利用变分自动编码器网络结构生成多个经过扩充的目标信号样本和/或最佳匹配目标信号样本；S2，基于时间序列可微的损失函数计算生成的目标信号样本和/或最佳匹配目标信号样本和目标信号的校准信号和/或最佳匹配目标信号样本的原始样本之间的差值；S3，基于差值和反向传播更新变分自动编码器网络结构的参数后重复步骤S1‑S2，从而获得增强后的多个所需目标信号。本发明还公开对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115054903A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210759811.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于脑卒中患者主动康复的虚拟游戏康复系统，包括：训练记录模块，游戏场景模块、游戏康复训练模块和评估模块；训练记录模块包括训练时间记录模块，训练完成情况记录模块，训练分数记录模块及完成次数记录模块；游戏场景模块包括游戏场景搭建模块，游戏场景存储模块及游戏场景调度模块；游戏康复训练模块包括手势读取模块和游戏操作模块；评估模块用于从多个维度的评价指标评价脑卒中患者康复状态，并根据康复状态动态调整个性化游戏康复方案，评估模块包括生物信号采集模块、生物信号处理模块、评估计算模块以及执行模块。还公开了对应的虚拟游戏康复方法、电子设备以及计算机可读存储介质，不仅康复训练效果好，趣味性也较高。
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公开(公告)号：CN113902903A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111166829.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法，包括：采集图像并获取图像的训练数据；将图像的训练数据进行训练并采用基于特征图大小变化的下采样方法提取图像的特征；下采样方法包括：根据下采样倍数的不同而自动切换下采样方式；将提取的图像的特征通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图，使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测不同尺度下的图像。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN113902901A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111163840.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于轻量化检测的物体分离方法，包括：采集物体图像；将图像输入到轻量化的主干网络中提取特征获得相等尺度的特征图；将相等尺度的特征图通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图；基于多尺度特征图使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测该尺度下的物体，将多个预测分支的输出特征向量进行合并和后处理，得到物体的检测结果；根据检测结果进行物体分离。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN112489076A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011419808.5
申请日：2020-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法与系统，所述方法包括读取待跟踪数据、预处理待跟踪数据、生成目标轨迹以及关联目标轨迹。本发明提出的多目标跟踪可适应多种场景，不需要使用者根据场景手动调整视频子序列长度，并且本发明改进的目标轨迹生成模块减少了冗余的特征提取任务，减轻监控系统需要承担的计算量。另外，本发明改进的目标轨迹关联模块借助时序信息对目标轨迹质量进行判断，其判断过程计算简单，不会为监控系统增加过多的计算量。综上所述，本发明提出的多目标跟踪方法使用相对简便，具有良好的跟踪结果。
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公开(公告)号：CN216655386U
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202122400440.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种物体分离机，包括：位于分离机下部的物体传送带，布置在物体传送带上方的多个不同高度和/或角度的2D相机，与多个2D相机相连的数据处理器以及传送带控制系统。该基于2D相机的物体分离机可实现全自动化多并排物体的单件分离，提升分拣和检测效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵、对物体定位不准确和实用性不高的问题。
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