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公开(公告)号：CN103674244A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310280556.6
申请日：2013-07-05
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的快速反卷积二维光纤光谱抽取方法，该方法能快速准确地从二维光纤光谱图像中抽取一维光谱流量。包括如下步骤：1)通过定标灯光谱图像获得点扩展函数的形状和大小的初步估计，并基于估计和实验确定点扩展函数的高斯模型；2)通过与目标光谱图像相对应的信噪比高的平场光谱图像进行光谱追迹，确定轨迹中心；3)通过点扩展函数的高斯模型和光谱轨迹中心，确定卷积矩阵，采用CUDA并行编程环境下的压缩稀疏行存储格式进存储和运算；4)确定二维光谱成像卷积方程；5)采用共轭梯度最小二乘法反卷积求解二维光谱成像卷积方程，得到一维光谱。对反卷积迭代求解过程中计算最耗时的稀疏矩阵与向量相乘，采用GPU进行加速；6)将获得的一维光谱，通过通用接口，保存为灵活图像传输系统格式文件。
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公开(公告)号：CN102136143B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110064472.X
申请日：2011-03-17
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间共线点的单光心反射折射摄像机焦距标定方法，通过获取图像点集、随机采样、约束方程的建立与求解、焦距的确定等步骤，实现对单光心反射折射摄像机焦距的标定。本发明基于空间共线点的单光心反射折射摄像机焦距标定方法，利用空间任意三个共线点的反射折射投影给出了一个关于焦距的多项式约束方程，基于该约束方程来标定焦距，无需对直线的像进行二次曲线拟合，无需场景的任何信息，具有较大的灵活性，标定精度较高，在3个像素的噪声水平下，能达到99.6％的平均精度。
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公开(公告)号：CN102136143A
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201110064472.X
申请日：2011-03-17
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间共线点的单光心反射折射摄像机焦距标定方法，通过获取图像点集、随机采样、约束方程的建立与求解、焦距的确定等步骤，实现对单光心反射折射摄像机焦距的标定。本发明基于空间共线点的单光心反射折射摄像机焦距标定方法，利用空间任意三个共线点的反射折射投影给出了一个关于焦距的多项式约束方程，基于该约束方程来标定焦距，无需对直线的像进行二次曲线拟合，无需场景的任何信息，具有较大的灵活性，标定精度较高，在3个像素的噪声水平下，能达到99.6％的平均精度。
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公开(公告)号：CN117556681B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310889524.X
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种智能空战决策方法、系统及电子设备，属于人工智能领域，方法包括：针对任一飞机，根据当前时刻飞机的观测数据、前一时刻飞机的隐状态及前一时刻飞机的动作，基于空战策略模型，确定当前时刻飞机的动作，以调整飞机的运行状态；空战策略模型为预先采用自博弈算法进行智能体联盟对抗训练得到的；空战策略模型包括状态预测模型及动作预测模型；状态预测模型为预先根据历史交互数据，基于轨迹判别器，对世界模型进行训练得到的；历史交互数据包括历史设定时段内飞机的观测数据、隐状态及动作；动作预测模型为预先基于融合奖励，根据历史设定时段内飞机的隐状态，对演员评论家模型进行训练得到的。本发明提高了空战策略的准确度。
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公开(公告)号：CN114089627A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111170566.5
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京师范大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于双深度Q网络学习的非完全信息博弈策略优化方法。包括以下步骤：步骤1，网络初始化：构建两个深度Q网络Q1和Q2，并进行随机初始化；步骤2，策略动作选择；步骤3，基于双深度Q网络学习DDQN的最优反应策略网络优化；步骤4，基于重要性采样的平均反应策略网络优化，本发明的有益效果是通过引入DDQN算法来训练神经虚拟自我对局中的最优反应策略网络，能消除动作策略过度估计问题，有利于网络收敛；在经验池中采样经验数据来监督训练平均反应策略网络时，根据时间差分误差来赋予经验数据不同的采样权重，增大了重要经验数据被采样的概率，使网络学习更加高效，提高了平均反应策略的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066991A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111183519.4
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于空间平面单应不动点约束的光场相机标定方法，所述标定方法包括：步骤1，采用标定平面的n幅光场图像，计算每幅光场图像中标定平面的单应矩阵；步骤2，根据单应矩阵的不动点约束确定每幅光场图像的主线方程；步骤3，根据主线方程计算光场相机的主点及每幅光场图像的主点偏移；步骤4，采用单应矩阵及主点计算焦距；步骤5，计算光场相机的旋转矩阵、平移向量及光场图像的平移参数；步骤6，建立射线重投影非线性优化函数，最终获取光场相机的最优内参数；所述标定方法基于空间平面单应不动点性质诱导出主线方程与单应矩阵的约束关系，且利用约束关系标定光场相机，标定精度高，具有普适性。
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公开(公告)号：CN113222364A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110453661.X
申请日：2021-04-26
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明属于教学评价技术领域，基于S‑T编码分析技术，提出一种基于S‑T编码分析的课堂教学过程评价方法，具体包括如下步骤：步骤1：根据S‑T行为编码序列和S‑T互动编码序列，计算出整节课的教师主导行为占比Rt和师生互动率Ch，生成具有13分区Rt‑Ch图，对课堂教学过程中的师生互动情况进行评价；步骤2：使用S‑T行为编码序列和S‑T互动编码序列，计算讲授强度ST、自习强度SL、互动强度SI值，根据三个教学强度值及其所属学科的基准值，构建ST‑SL‑SI雷达图，进行教学过程评价；步骤3：根据S‑T行为编码序列和S‑T互动编码序列，对教学强度值异常偏大或偏小的情况，进行教学反思与优化。本发明所述方法能够辅助一线教师或其他教学研究人员对课堂教学过程进行直观评价与反思改进。
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公开(公告)号：CN102831443B
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201210264630.0
申请日：2012-07-27
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明涉及一种基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，包括如下步骤：对训练样本的颅骨数据进行数据规格化；对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；将训练样本从高维原始特征空间投影到低维子空间，在低维子空间设计分类器；利用训练得到的子空间投影矩阵将规格化的未知颅骨数据投影到低维子空间，利用设计好的分类器在低维子空间分类。该方法不需要繁琐的手工测量，无需专家知识，正确率达到94%以上。在刑侦领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN103679816A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310744688.X
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明涉及法医人类学、计算机图形学等领域中的一种面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法，主要步骤包括：步骤一，未知身源颅骨的三维建模；步骤二，未知身源颅骨的性别判别；步骤三，基于稠密点的面部软组织规律分析；步骤四，基于稠密点配准的颅骨面貌复原方法；步骤五，基于主成分分析的未知身源颅骨的面貌估计；步骤六，基于三维面貌模型的排查照片的生成。本发明提供的面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法能够快速实现未知身源颅骨的面貌复原，可为刑事案件侦查预测受害人的生前面貌。
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公开(公告)号：CN103310440A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310179605.7
申请日：2013-05-16
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于典型相关分析实现从三维人脸模型库中寻找未知颅骨对应人脸的方法。通过对训练样本集中的颅骨和人脸分别进行处理得到规格化的训练样本数据；通过对整体颅骨和整体人脸面皮、及其对应的额头、眼睛、鼻子、嘴巴区域分别进行子空间分析得到十个相应的子空间；利用典型相关分析建立颅骨和人脸子空间特征的相关分析模型，包括整体和四个分区的相关分析模型；通过模型融合实现对未知颅骨的人脸识别。本发明的识别率可达到100％，在刑侦、灾难调查等领域具有重要的应用价值。
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