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公开(公告)号：CN115334511A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210990493.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W12/12 , H04W12/0431
Abstract: 本发明提供一种边缘节点与终端用户的无线通信安全建立方法，通过判断训练信号和信道特征是否合法来判断无线通信网络中是否存在发出伪装攻击的恶意节点，其中，信道特征属于无线传输中固有的物理层特性，本发明使用物理层安全技术检测伪装攻击，并以此进行各节点的身份验证，能够达到较高的检测精度和较低的平均错误率。
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公开(公告)号：CN115221184A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210620486.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 北京理工大学 , 国家基础地理信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2457
Abstract: 本公开的实施例公开了基础地理数据发送方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收待入库测绘数据集；根据预先设置的各个待入库测绘数据质检标准，对待入库测绘数据集中的待入库测绘数据进行质量检测；响应于确定待入库测绘数据集中的待入库测绘数据均达到对应的待入库测绘数据质检标准，将待入库测绘数据集确定为目标基础地理数据；将目标基础地理数据存储至目标数据库；响应于接收到针对目标基础地理数据的查询请求，从目标数据库中获取存储的目标基础地理数据，以及将目标基础地理数据发送至查询终端。该实施方式实现了对目标基础地理数据的全流程、可追踪的高效管理。
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公开(公告)号：CN115169430A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210456392.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京理工大学 , 深圳市数瑞数据智能技术研究所
Abstract: 本发明公开了基于多尺度编码的云网端资源多维时间序列异常检测方法，涉及计算机科学技术领域，本发明提出了基于多尺度集成解码的多维时间序列异常检测的方案，提升多维时间序列异常检测的准确性。本发明的技术方案包括如下步骤：计算各时间序列间相关性，构建序列的相关性特征矩阵。基于相关性特征矩阵，使用编码器对时间序列相关性进行编码，并使用基于注意力的卷积长短期记忆网络来捕获时间模式。利用不同尺度的解码器进行解码，使用张量核的相似性来约束不同解码器的输出，融合所有解码结果重构特征矩阵，计算重构误差以检测异常。
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公开(公告)号：CN110838344A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911088806.X
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及水质分析技术领域，尤其涉及一种水质数据分析方法。一种水质数据分析方法，包括：S1、对水质数据的变量进行离散，以得到离散后的区间值即为项；S2、通过关联规则挖掘方法获取已发生的项之间的关联；S3、将不发生的项之间的关联转化为计算所述不发生的项的支持度；当任意项i在项集X中不发生的时候表示为X_i，则所述X_i的支持度为s(X_i)＝s(X\i)-s(X)，其中，s(X\i)表示移除项i后的新项集的支持度，s(X)表示项集X的支持度；S4、根据所述不发生的项的支持度，以确定需要分析的所述水质数据的浓度值区间。本发明针对连续变量，采取离散化处理，并且能够挖掘在先导中某个区间值不发生时，其他区间值的变化，本发明的水质数据分析方法的分析结果准确。
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公开(公告)号：CN119629360A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411622248.1
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/146 , H04N19/14 , H04N19/177 , H04N19/48 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种视觉可控的编码端深度学习视频压缩控制方法，包括：预训练针对人眼视觉优化的深度学习编解码器，并冻结模型参数，形成编码端；在编码端加入编码模式预测策略，针对下游任务进行训练优化，获得优化后的编码模式预测模型；对编码模式预测模型进行模型训练，训练完成后引入编码帧结构预测模型，面向下游任务继续进行训练，获得集成编码模式预测和编码帧结构预测的视频编解码器，基于视频编解码器实现视频解压缩。本发明在编码端通过编码模式预测、编码帧结构预测等技术，实现编码器对多种下游任务的支持，同时无需改变原有编解码器的权重和解码流程，降低了编解码流程和部署应用的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117315468B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311236809.X
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京理工大学 , 武汉工程大学 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种场景分类辅助的矿区遥感影像目标检测修正方法。本发明首先使用场景分类算法对矿区遥感影像进行分类得到场景类别先验信息，然后利用目标与场景的结合度，基于场景类别先验信息修正目标检测算法的检测结果，提高目标检测算法的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN114882488B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210547679.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/62 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习与注意力机制的多源遥感图像信息处理方法，包括：步骤1，构建图像描述生成器，所述图像描述生成器基于自上而下图像描述模型构建而成；该自上而下图像描述模型包括顺序连接的注意力LSTM模型和语句生成LSTM模型；步骤2：采用融入词性特征的文本图像匹配的POS‑SCAN模型对图形描述生成器进行训练，得到所述图形描述生成器的损失函数；步骤3：将所述图像描述生成器进行自序列训练后，将所述多源遥感图像进行区域特征提取，并将区域特征提取结果输入所述图像描述生成器，得到所述图像对应的文字标签；步骤4：将所述区域特征提取结果、所述文字标签及候选语句输入相似性评分模块，得到相似度评分结果。
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公开(公告)号：CN117315468A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311236809.X
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京理工大学 , 武汉工程大学 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种场景分类辅助的矿区遥感影像目标检测修正方法。本发明首先使用场景分类算法对矿区遥感影像进行分类得到场景类别先验信息，然后利用目标与场景的结合度，基于场景类别先验信息修正目标检测算法的检测结果，提高目标检测算法的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN115578574A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211340495.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和拓扑感知的三维点云补全方法，涉及计算机视觉技术领域，使用本发明能够在点云特征提取模块中，通过边卷积算子学习点云中隐式的拓扑信息；在粗粒度点云生成模块，生成稀疏但结构相对完整的粗粒度点云，初步生成的稀疏点云与残缺输入拼接起来，从而最大程度上保留输入点云的细节；在细粒度点云生成模块利用自注意力机制提高特征提取能力，通过附加二维网格增加点云形变能力，实现最终稠密点云的生成，实现了针对三维点云的补全，可应用于自动驾驶中，使用激光雷达针对自动驾驶场景获取到的缺失点云进行补偿，点云场景中，对点云进行补全后，可以进行目标检测。
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公开(公告)号：CN110796723B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911082689.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开了一种三维变量间相关性衡量方法及指标优化方法，涉及数据挖掘技术领域，能够实现对三维变量间相关性的衡量，并进一步地对难以直接进行优化的指标进行间接优化。该方法包括：构建三维变量；三维变量包括三个随机变量X、Y和Z。构建三维变量样本；依据三维变量样本建立三个随机变量X、Y和Z分布的三维散点图，其中三个随机变量X、Y和Z分别分布在x维度，y维度以及z维度上。以立方网格划分三维散点图，立方网格为一个x0×y0×z0的立方网格，x0，y0，z0进行随机取值。在每一种x0，y0，z0的取值情况下，计算三个随机变量X、Y和Z的最大互信息值，取所有最大互信息值中的最大值作为最大三维信息系数MTDIC。利用MTDIC作为三维变量间的相关性值。
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