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公开(公告)号：CN119169358A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411219198.2
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本申请公开了一种基于剪枝神经网络的图像分类方法、装置、设备及介质，包括：遍历原始图像分类模型的卷积层，基于所述卷积层的权重数据构建高斯混合模型；计算每个卷积层中卷积核的零激活率；基于所述高斯混合模型以及卷积核的零激活率，计算每个卷积核的复合卷积关联指数，选取所述复合卷积关联指数均值最高的卷积层作为目标卷积层，去除所述目标卷积层中所述复合卷积关联指数大于预设阈值的卷积核，得到剪枝后的图像分类模型；将待处理的图像数据输入所述剪枝后的图像分类模型，得到图像分类数据。本申请的方法在保证模型精度的同时，可以对图像分类模型进行压缩，进而提高图像分类模型在边缘侧节点等轻量级设备上部署的可行性。
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公开(公告)号：CN119048595A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411143356.0
申请日：2024-08-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种位姿参数测量方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取标记图像，基于EDCA椭圆检测算法与SQPnP算法求解位姿参数初始值；基于空间圆成像模型建立模型函数；根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数；基于L‑M算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数。根据本申请的方法，在对标记进行位姿测量时，可以减少由于空间圆投影椭圆中心与空间圆中心投影点存在偏差，导致测量准确度低的问题。显著提高了位姿解算的准确度。
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公开(公告)号：CN117197500A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311153515.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京航宇天穹科技有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体提供一种发现概率计算方法、装置、设备及介质。本申请的发现概率计算方法包括：基于预设的目标框，从待检测图像中确定目标区域和背景区域，提取目标区域对应的第一特征向量和背景区域对应的第二特征向量，基于第一特征向量和第二特征向量，计算目标区域与背景区域的特征相似度，基于特征相似度，计算待检测图像中预设检测目标的发现概率。通过上述方法，有效提高计算发现概率的准确率，及时确定检测目标是否被发现的问题，提高提前制定应对措施的能力。
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公开(公告)号：CN116684646A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310699130.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N19/93 , H04N19/124
Abstract: 本申请公开了一种无熵编码的图像压缩编码方法、无熵编码的图像压缩编码装置、电子设备及存储介质。该无熵编码的图像压缩编码方法，包括：对原始图像进行采样卷积，得到采样卷积后的图像数据，对采样卷积的图像数据进行量化处理，得到图像量化数据，对图像量化数据进行自适应游程编码，得到图像压缩数据。本申请实施例提供的无熵编码的图像压缩编码方法，通过自适应游程编码得到图像压缩数据，提高了压缩比，改善了图像数据压缩效果，通过编码器所得到的压缩量能够满足实际应用的需要，改善了相关技术中存在的以下状况：相关技术中通过编码器得到的压缩量，压缩比不够高，导致其在压缩量方面难以满足实际应用的需要，压缩比有待进一步提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109448065B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811181710.3
申请日：2018-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度分块自适应测量的压缩感知方法。该方法包括：将不重叠的基础块作为图像的划分单元，利用图像的垂直方向和水平方向的梯度计算每个基础块的平滑度，根据平滑度将图像分割成尺寸不均匀的图像块并且计算各图像块的测量率；按照图像块尺寸分类选择测量矩阵分别对各图像块进行测量，得到测量值；解码端引入向量夹角作为相似性判断标准，采用非局部低秩正则化压缩感知重构算法进行重构。本发明设计了一种不均匀分块自适应测量压缩感知方法，使其解码图像具有鲁棒性并且获得更好的重构效果。
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公开(公告)号：CN109102567B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201811182248.9
申请日：2018-10-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明涉及一种针对圆锥形目标的基于重建误差最小化位姿参数高精度求解方法。该方法包括：分析目标成像过程，选择用于位姿参数求解的特征，并利用代数形式空间圆三维重建模型计算位姿参数的初始解；推导投影椭圆的几何参数与目标位姿参数的函数关系，建立几何形式空间圆三维重建模型；利用几何形式空间圆三维重建模型，由圆特征的各项几何参数估计位姿参数误差；根据摄像机模型重建圆锥体顶点的三维坐标，计算顶点到底面圆的距离即母线长度，根据已知的圆锥体几何参数—高度和底面半径，计算母线长度的重建误差；根据位姿参数真实值的取值范围使重建误差最小化，修正位姿参数的初始解，得出位姿参数的修正值。本发明对圆锥形目标的位姿求解设计了一种基于重建误差最小化的高精度位姿求解方法，有效的提高了位姿解算的精度。
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公开(公告)号：CN109272521B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201811181757.X
申请日：2018-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京航宇天穹科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于曲率分析的图像特征快速分割方法。该方法包括：将图像进行零阶几何连续化处理，包括边界追踪、边缘连接、以及高斯演化；对连续边缘进行高阶几何连续化处理，主要包括曲率计算以及曲率极大值筛选，即检测图像中的角点，从而实现图像特征的分割；利用曲率分析法对分割后的边缘点进行特征识别，区分出直线与曲线特征。本发明对图像特征分离设计了一种快速曲率分析方法，有效的减小了图像分割、识别的计算量，并且与现有方法比，有更好的角点定位精度。
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公开(公告)号：CN114693786A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210259208.X
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京理工大学 , 北京航宇天穹科技有限公司
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种基于DSP实现的目标一维位置参数测量方法。本发明通过人工标记来解算目标的位置参数，标记的使用减少了特征提取的难度，加快了特征提取的速度；设计了位置参数解算算法，实现了标记与位置参数的函数映射；设计了测量系统参数标定算法，提高了位置参数解算的精度；设计了基于DSP的快速标记检测算法，通过分步、分颜色通道提取标记点，减少了待处理像素数量，提高了标记点提取的速度，同时，通过聚类算法，对噪声点进行了剔除，提高了标记点的检测精度。
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公开(公告)号：CN109447954A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811181565.9
申请日：2018-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京航宇天穹科技有限公司
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/4647 , G06K9/6215 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明涉及一种基于核密度估计的伪装效果评估方法。该方法包括：自动获取目标尺寸的背景子区域；计算图像的特征向量并利用相似性度量方法计算样本距离；计算核密度估计模型的参数，构建背景特征分布模型；计算目标特征在背景特征分布模型中的匹配概率，进而计算特征的识别概率；比较伪装前后特征的识别概率来评估伪装效果。与当前伪装评估方法相比，本发明具有不依赖人工判读、所需样本数据量少、且能够适用于当前任意识别特征等优点。
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