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公开(公告)号:CN117197547A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311102983.5
申请日:2023-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于概念学习器的少样本红外图像目标识别方法,包括:构建少样本红外图像目标识别模型;少样本红外图像目标识别模型包括概念学习器模块和相似度量模块;概念学习器模块使用神经网络参数化的概念嵌入函数,学习每个概念维度的独特概念嵌入,通过定义每个概念维度上的概念原型来反映度量空间中基础概念的类别差异;相似度量模块将概念原型与概念嵌入进行比较,为每个概念维度分配概念重要性得分,并以此作为后续分类依据;模型跨概念维度聚合来自不同概念学习器和概念原型的信息,完成少样本红外图像分类任务。本发明的技术方案实现高效的红外目标识别与分类。
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公开(公告)号:CN117152839A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311099846.0
申请日:2023-08-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V10/143 , G06V10/80 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台,涉及数据集制作技术领域,其技术方案要点是:包括S1:构建多模态人体姿态估计数据采集平台,数据采集平台连接有数据处理系统,数据采集平台包括RGB相机、毫米波雷达以及红外相机;S2:利用数据采集平台,获取一个或多个人体姿态数据。在本发明中,数据采集平台包含毫米波雷达、红外相机、RGB相机多种模态的传感器,所采用的红外相机与毫米波雷达能够克服RGB相机受光照和气候条件的影响,并且得益于两种传感器的探测体制,采集到的数据不涉及隐私泄露的问题,因此所搭建的系统能够适用于更广泛的场景中。
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公开(公告)号:CN117034040A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311235524.4
申请日:2023-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于关系感知与增量学习的数据库模式匹配方法,属于计算机数据库技术领域。首先发现目标数据库与源数据库各自的模态信息。然后将子模态文本信息进行特征提取。之后将特征提取信息输入贝叶斯网络进行选择筛选。该过程中,同样进行特征的质量度量,保证子模态分类的准确性和稳定性。同时,引入神经元正则化与贝叶斯增量学习方法,充分发掘模型的持续学习能力。最后,将得到的目标数据库子模态与源数据库子模态通过特征关系感知模态,得到模式匹配结果。本发明能够有效提升不同数据库之间的查询和模式匹配处理效率和准确率。
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公开(公告)号:CN116704273A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310809010.9
申请日:2023-07-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种自适应红外可见光双模融合检测方法,属于目标检测技术领域。使用卷积神经网络训练的权重矩阵作为特征融合的融合策略,随着网络训练自适应精确调节红外可见光图片各部分融合特征比例;采用相关权重计算网络结构;通过一个由多层卷积网络构成的相关权重计算模块对两路红外可见光特征图的不同区域进行权重计算,得到红外目标特征图的权重矩阵和相对应的可见光目标的特征图的权重矩阵;权重矩阵再和原红外可见光特征图对应位置相乘后再叠加,输出融合特征图增加训练权重矩阵的损失函数,改进多任务联合损失函数;本发明适用于目标检测领域,融合多模信息时能更好的综合多模信源不同优势区间的目的,提升目标检测的精度及环境适应性。
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公开(公告)号:CN116681994A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310655119.1
申请日:2023-06-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/88 , G06V10/60 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习中差分特征感知的红外可见光目标检测方法,包括:基于由KL和JS散度组成的融合散度损失函数,用非共享的特征提取网络分别提取差分的红外特征和可见光特征;使用IR‑Attention模块和RGB‑Attention模块分别对提取到的红外特征和可见光特征进行再提取,更加关注红外特征图和可见光特征图中的有效信息;使用F‑Attention模块对再提取到的差分的双模特征进行融合,保留双模特征的共性的同时追求其更多的差异信息;使用RPN对融合的双模特征进行回归与分类,完成目标检测。本发明的优点是:能够使特征提取网络产生对抗,尽可能多得提取双模独特信息,并且基于多种注意力机制的特征融合网络可以全面地融合互补的差分双模特征,从而提高模型的检测精度。
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公开(公告)号:CN106908780B
公开(公告)日:2019-09-13
申请号:CN201710155640.3
申请日:2017-03-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于OFDM的无线电近感探测方法及探测智能化方法,尤其涉及应用于无线电近感探测器目标距离估计的方法,属于无线电近感探测领域。本发明的一种基于OFDM的无线电近感探测方法,能够实现无线电近感探测器的目标距离估计,具有下述优点:(1)不需要附加额外的硬件实现探测子系统和通信子系统一体化,有效减小无线电近感探测器的尺寸、重量和功耗;(2)距离估算过程与具体发射数据无关,发射数据具有随机性因此不易被干扰机识别,提高无线电近感探测器的抗干扰性能。本发明还公开一种基于OFDM的无线电近感探测智能化方法,基于OFDM的无线电近感探测方法实现无线电近感探测器目标距离估计的基础上,还能够提高无线电近感探测器的智能化水平。
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公开(公告)号:CN106629583A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201710047258.0
申请日:2017-01-22
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B81C3/001 , B81C1/00801
Abstract: 本发明涉及微电子机械系统(MEMS)器件结构设计领域,特别涉及一种体硅SOG工艺。体硅SOG工艺包括如下步骤:在单晶硅的上表面涂覆一层光刻胶;利用光刻胶做掩膜,刻蚀出台阶;在单晶硅的上表面制作一层Al材料层;去光刻胶;将单晶硅翻转,与玻璃阳极表面进行对位和键合;将单晶硅进行减薄处理;在单晶硅的原下表面溅射Al材料层,并光刻、腐蚀出Al电极;在单晶硅的具有Al电极的表面依次进行涂光刻胶、光刻、刻蚀以及结构释放处理;去除光刻胶及单晶硅的原上表面附着的Al材料层,得到MEMS器件结构。本发明的体硅SOG工艺中,通过在单晶硅下表面溅射一层Al金属层的方法,能够避免footing效应的发生,从而避免对MEMS器件造成损伤,提高了整个体硅SOG加工工艺的可靠性。
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公开(公告)号:CN105659860B
公开(公告)日:2014-02-12
申请号:CN201010052006.5
申请日:2010-12-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明一种FFS空间随机三阵元分布探测方法,属于无线电无源探测技术领域。每个子母弹的子弹丸单独装载一个阵元天线,每个阵元独自工作,通过自身装载的GPS定位系统记录自身地球坐标,并不断记录目标源发射来电磁波相位,并将位置坐标和目标相位信息向周围阵元发射,同时接受来自其他阵元的数据信号。由于指定频率目标源到达不同的阵元存在一个波程差,这个波程差导致了各个弹丸接收阵元间的相位差。每个阵元根据通信数据中的相位差和位置坐标计算出目标信号的入射俯仰角θ及信号的入射方位角。本方法提高了探测精度,可适用于引信探测中的阵元位置随机分布情况下对指定电磁辐射源相对位置的探测。
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公开(公告)号:CN103545589A
公开(公告)日:2014-01-29
申请号:CN201310485962.6
申请日:2013-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种正负胶工艺结合的微带线的制造方法,包括以下步骤:1)在玻璃片或者硅片上旋涂一层正胶作为器件释放的牺牲层;2)在正胶上用磁控溅射工艺沉积一层Cu金属作为电镀的种子层;3)在上述的Cu种子层上涂正胶,并光刻;4)电镀Ni作为微带线接地层;5)溅射Cu金属层;6)在上述得到的Cu层上面涂覆SU-8胶并光刻;7)溅射Cr/Cu电镀种子层;8)在SU-8介质层上涂胶、光刻;9)电镀微带线;10)用溶剂将正胶溶解,使以SU-8胶作为介质层的微带线器件从玻璃或硅片上释放下来。
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公开(公告)号:CN102998671A
公开(公告)日:2013-03-27
申请号:CN201210483010.6
申请日:2012-11-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种利用梯形调制波判断调频连续波测距时有无强信号干扰的方法,属于调频连续波测距领域。本发明通过检测差频信号能量来判断是不是存在强信号干扰;在无强信号干扰情况下,第二规则区内差频信号能量与第一规则区差频信号能量之比小于设定的门限值,第四规则区内差频信号能量与第三规则区差频信号能量之比小于设定的门限值;如果存在强信号干扰,第二规则区内差频信号能量与第一规则区差频信号能量之比大于设定的门限值;第四规则区内差频信号能量与第三规则区差频信号能量之比大于设定的门限值。通过判断有无强信号干扰确定此时测得的距离是否可信;如果通过判据确定存在强信号干扰,通过滤除所述的强干扰信号提高系统的抗干扰能力。
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