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公开(公告)号：CN116540288A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310535841.1
申请日：2023-05-11
Abstract: 本发明公开了一种基于正‑反码双模的时间编码全景射线成像方法及系统，根据M‑M编码的水平方向与纵向序列的编码单元数生成编码板图案，将生成的所述编码板图案首尾相接，得到对应的圆柱形编码板，将三棱柱形线阵探测器中心轴与形编码板的中心轴重合，旋转圆柱形编码得到完整的时序编码投影，获得各测量时序的中子、伽马的投影像并进行迭代重建，获得全景射线的重建图像；本发明通过对编码板水平旋转方向采用双模编码方式，提升了时序编码成像系统在水平旋转方向的系统空间分辨率，同时三棱柱形探测器能够在同一时刻接受到大范围的时序投影信号，提升时序成像系统在对存在多个弱源信号环境成像时的探测效率。
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公开(公告)号：CN107819686B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710958935.4
申请日：2017-10-16
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04L12/741 , H04L12/751
Abstract: 本发明提供一种基于位置预测的无人机自组网地理信息路由方法及系统，属于无人机自组网通讯领域。本发明方法包括如下步骤：建立邻居节点表，其中，所述邻居节点表包括邻居节点ID号、及与所述邻居节点ID号对应的位置信息容器，所述位置信息容器中能够存储window个接收该邻居节点信标的时间及位置信息；根据邻居节点的位置信息容器中的信息预测邻居节点位置；根据预测的各个邻居节点位置进行路由决策。本发明的有益效果为：位置预测机制解决了由于位置信息滞后带来的路由决策错误，能够减少20%以上的无人机自组织网络通信过程中的丢包率。
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公开(公告)号：CN104918046B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201410093089.0
申请日：2014-03-13
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 北京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/60 , H04N19/91 , H04N19/94 , G06T9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06F16/51
Abstract: 本发明实施例提供了一种局部描述子压缩方法，所述方法包括：选取目标图像的一个或多个局部描述子；根据预先设定的码本，对选取的局部描述子进行多级矢量量化，将局部描述子量化为码本内与所述选取的局部描述子距离最近的码字。本发明实施例还提供了一种局部描述子压缩装置。
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公开(公告)号：CN106326395B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610687614.0
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种局部视觉特征选择方法及装置，所述方法包括：检测获取目标图像中的多个局部视觉特征，并获得每个局部视觉特征的自有属性；获得部分或全部所述局部视觉特征的深度属性；根据所述每个局部视觉特征的自有属性，以及部分或全部局部视觉特征的深度属性，采用预先建立的特征选择模型获得所述每个局部视觉特征位于查询目标中的可能性数值；按照所述可能性数值从高到低的顺序选择预设数量的局部视觉特征作为局部视觉特征子集。本发明使得在局部视觉特征子集内特征数目较少的配置下，仍然能够使得选择出的局部视觉特征尽可能多地包含位于查询目标中的局部视觉特征，在保持视觉特征描述子紧凑表达的前提下保证较为可靠的检索结果。
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公开(公告)号：CN106033613B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201510114321.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：确定从具有预设大小及预设形状的图像区域中若干个数值特征的提取方式；从已知目标区域的一帧图像中获取与每一数值特征对应的第一直方图和第二直方图；对于任一数值特征，将第一直方图与第二直方图中任一单元的值按照预设运算方式进行运算，并根据运算结果计算出代表该数值特征所体现出的目标区域与非目标区域差异程度的区分度的数值；根据区分度的数值选取至少一个数值特征；在此后任一帧图像中，通过提取任一图像区域的至少一个数值特征并与对应的直方图进行比较，来获取该图像区域与目标区域的匹配程度。本发明可以解决跟踪算法性能依赖图像块的数值特征的预先设置方式的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104615614B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201410183602.5
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种获取可伸缩全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取图像的局部特征描述子；根据全局特征描述子生成规则，对局部特征描述子进行转换，得到用于组成全局特征描述子的第一累积梯度向量和第二累积梯度向量；将所述第一累积梯度向量和第二累积梯度向量选择性组合，生成可伸缩全局特征描述子。采用本发明的方法获取的可伸缩全局特征描述子能够降低现有技术中全局特征描述子的占用空间，提高描述子在图像检索过程的检索效率。
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公开(公告)号：CN104616012B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201410182901.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供一种获取紧凑全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取待处理图像的可伸缩全局特征描述子；根据所述可伸缩全局特征描述子中每一维度上的数值，对所述可伸缩全局特征描述子进行二值化处理，得到包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子；根据预设的比特选择表，从包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子中选择若干个比特，将选择的若干个比特组成紧凑全局特征描述子。上述方法能够将可伸缩全局特征描述子压缩成长度很小检索性能很优的紧凑全局特征描述子，相比现有技术中的全局特征描述子压缩技术，时间复杂度更低，内存占用量更少。
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公开(公告)号：CN104767997B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510134616.2
申请日：2015-03-25
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/136 , H04N19/139
Abstract: 本发明公开了一种面向视频的视觉特征编码方法及装置，所述方法包括：获取视频流中当前帧的全局特征；根据所述视频流中当前帧相邻帧的全局特征，确定当前帧的全局特征是否有参考全局特征；如果有，则根据当前帧的参考全局特征的子向量，获取所述当前帧的全局特征对应的参考子向量；根据所述视频流中无参考全局特征的帧的全局特征的子向量，和有参考全局特征的帧的全局特征的子向量及对应的参考子向量，对所述视频流中各帧的全局特征进行编码，获取所述视频流的待发送的全局特征比特流。上述方法能够在客户端传输数据时快速压缩传输的特征数据，降低传输数据量，且提高传输效率。
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公开(公告)号：CN106033550A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510115146.5
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：对当前帧图像进行采样，得到靠近初始目标区域的若干个第一样本区，以及远离初始目标区域的若干个第二样本区、以相同的预设方式获取N对图像块；根据任一对图像块之间的图像差异计算与该对图像块对应的特征值，以组成N维特征向量；分别在全部第一样本区和全部第二样本区的范围内对N维特征向量进行统计，得到与N维特征向量中每一维对应的两个直方图；在此后任一帧的图像中以同样的方式获取与任一候选目标样本区对应的N维特征向量，并通过对该N维特征向量与所有直方图的比较得到该候选目标样本区与待测目标区域的匹配程度。本发明可以解决现有方法难以通过低复杂度算法实现目标跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN106033443A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510114233.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆检索中的扩展查询方法及装置，所述方法包括：获取待查询图像基于预先建立的模板库中所有样例图像的第一统计分布特征向量，以及获取目标图像库中每一图像基于模板库中所有样例图像的第二统计分布特征向量；获取所述目标图像库中图像按照第一相似度排序的初始检索结果序列，根据第一统计分布特征向量和初始检索结果序列中的每一图像的第二统计分布特征向量，确定待查询图像与初始检索结果序列中每一图像的第二相似度；根据预设的第一阈值和第二阈值，从初始检索结果序列中选取部分图像作为扩展查询图像。上述方法能够实现在车辆检索中选出更相似的扩展查询图像，以便提高车辆检索的准确率和召回率。
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