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公开(公告)号：CN119229996A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411140099.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于集群站点的PM2.5浓度长时预测方法，基于深度学习技术实现了对区域多监测站点的长时预测，具有预测范围广和预测精度高的优点；设计了分层MIC挑选器，剔除冗余站点数据，有利于降低计算成本并提高预测性能；设计了环状网格位置编码，有利于以低计算成本提供额外的空间信息；设计了分层注意力特征匹配层，将模型注意力引向对当前预测更相关的大气特征，有利于提取特征间的动态时空相关性；设计了注意力循环模块，通过注意力机制进行动态反馈调整，有利于增强模型的区域预测鲁棒性和长时依赖提取能力。
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公开(公告)号：CN118764983A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410741599.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于图景分析进行算子选择的传感器网络部署方法，基于描述种群所在解空间特征的图景分析技术，提取了多种部署方案在解空间中的状态，包括种群P中的所有个体与最优个体之间的欧氏距离与覆盖率差异、种群P中最优的前10％的个体之间的欧氏距离、种群P中的所有个体的位置差异性，再根据提取出来的状态自适应选择变异算子对种群进行变异，实现了从解空间状态信息到合适的变异算子选择的策略映射，使用户在有限时间内得到覆盖率更高的部署方案，大幅提升了部署优化问题的求解效率，有效解决了传感器网络部署优化问题。
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公开(公告)号：CN118706117A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410590631.7
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种复杂不规则区域下多无人机覆盖路径规划方法，首先，采用多策略递归最优分解策略处理凹点的过度分解问题，获取多个规则的子区域；然后，针对不同区域之间的访问顺序，考虑到求解效率，提出一种自适应大规模邻域搜索方法快速得到区域间访问顺序，进而得到一条完整的覆盖规划路径；与现有的方法相比，本发明能够快速高效地实现对复杂不规则区域的覆盖，提高无人机路径规划的效率；此外，本发明提出的规划方法具有通用性，适用于在任何在平面运行的无人系统，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN117611677A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410091570.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/772 , G01C21/00 , G01C21/32
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测和结构化特征的机器人定位方法，该方法以深度相机构成的硬件平台为基础。基于RGB‑D深度相机实现了在复杂环境下的定位与地图构建，提高了定位的精度和稳定性。针对环境中存在动态物体导致的定位信息不准确或者直接定位失败的问题，使用基于卷积神经网络的YOLO算法对图像进行目标检测，去除环境中的高概率动态物体，针对低纹理环境或旋转估计中产生累积误差进而造成轨迹漂移的问题，基于曼哈顿世界假设增加结构特征。本方法在动态或低纹理的复杂环境下，极大地提高了位姿估计的准确性和鲁棒性，可广泛应用于室内机器人轨迹跟踪等场景。
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公开(公告)号：CN117392233A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311144943.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双点位固定相机的炮弹落点地理定位方法，主要包括搭建两点位相机平台，标定相机，测量两点位相机基线长度，转动两点位相机对准靶标，获得炮弹落点监测区域的图像/视频，自动检测炮弹爆炸区域并获得炮弹落点在图像中的坐标，计算炮弹落点相对于靶标的坐标和距离；相较于雷达、声波定位方法，本方法仅使用相机平台，成本较低，操作简单；相较于单目定位，本方法无需使用先验信息，且精度较高；相较于传统的双目定位，本方法通过去除特征匹配环节提高精度；本方法能够直接计算得到炮弹落点相对于靶标的坐标和距离，以便于后续直接进行毁伤评估；通过整合若干流程，实现了搭建相机平台拍摄图像即可完成全自动炮弹落点定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510533B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810281288.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及基于FPGA的傅立叶梅林配准与拉普拉斯融合图像加速系统，属于数字信号处理技术领域。设计思想是将算法划分为若干处理阶段，在不同处理阶段组合相应流处理算子实现算法的加速处理；硬件架构包括负责处理阶段控制的顶层控制器，实现具体运算的底层流处理算子，存储中间数据的数据缓存器，以及实现顶层控制器与底层流处理算子间数据交互的数据同步器。加速系统可以有效发挥流水处理高速、大吞吐量、低延迟的优点，减轻了片上缓存的需求，并通过组合实现了一定程度的灵活；实验证明，系统能够在10ms左右实现256x256像素大小图像的配准与融合，同时获得很高的配准精度，有效解决了图像配准融合处理实时性不高的问题。
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公开(公告)号：CN113065604A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110405750.7
申请日：2021-04-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开的基于DTW‑DBSCAN算法的空中目标分群方法，通过接收空中目标数据；判断空中目标数据的数量，对空中目标数据进行处理得到最新的空中目标数据；对最新的空中目标数据进行无量纲化处理；计算不同属性的最新的空中目标数据之间的DTW距离，形成DTW距离矩阵；利用KNN算法和数学期望法基于DTW距离矩阵分别生成DTW距离矩阵的平均最近邻距离集合和平均最近邻距离集合的邻域密度阈值；依次将平均最近邻距离集合中的元素和邻域密度阈值输入到DBSCAN算法进行聚类分群，输出空中目标分群结果。能够有效实现空中目标的动态分群，解决人为确定分群数目造成的目标分群结果的不稳定，及只对当前时刻目标数据进行目标分群易出错的问题，提高了空中目标分群的精确性。
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公开(公告)号：CN112613356A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011417147.2
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度注意力融合网络的动作检测方法及装置，所述方法包括获取待检测视频；提取一个帧序列的初始特征；将所述初始特征输入残差通道‑空间注意力模块；所述初始特征经所述残差通道‑空间注意力模块处理，输出注意力机制调制后的特征；对所述注意力机制调制后的特征进行分层融合和迭代融合，得到融合特征；将所述融合特征的映射依次送入中心检测分支、位移检测分支、框检测分支处理，获得若干帧级检测窗口；基于ACT时间链接算法将所述若干帧级检测窗口连接成时空动作管道。根据本发明的方案，从通道和空间两个维度增强提取的初始特征，输出的特征不仅具有高级语义信息，也保留了低层次的空间信息。
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公开(公告)号：CN109084800B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811181117.9
申请日：2018-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于空间压缩的多站接力导航下运动体路径规划方法，采用区域编码方式对路点进行编码，其位置可用局部直角坐标系下的二维坐标唯一表示，区域编码方法可表示出“眼状”交接区域内任意点的位置，具有广泛的适用性；根据导航交接约束阈值与导航站位置及有效作用半径之间的几何关系，压缩路点横坐标的取值范围，在运行路径规划算法之前直接剔除部分违反导航交接约束的不可行解，缩小了路径的规划空间，有利于路径规划算法更快找到高质量的可行解。
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公开(公告)号：CN105183624B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510543288.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据匹配的仿真回放方法，针对基于高层体系结构HLA的分布式仿真系统进行仿真数据回放，该方法包括如下步骤：对HLA的分布式仿真系统的数据库中的仿真方预案的原始数据进行整合，获得关于该仿真方预案的N元并行数据集，每条N元并行数据包含N个元素；在N元并行数据集中确定离群点并剔除；建立K×(2K+1)×M的三层神经网络结构，K为仿真时间与对象属性值的个数；M为关键事件个数加1；确定关键事件数量及其样本数据对神经网络进行网络训练；各条N元并行数据依次输入训练后的神经网络，获得输出结果，筛选出属于关键事件的N元并行数据，并按照仿真时间值进行排序，得出回放方案进行数据回放。
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