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公开(公告)号：CN114287879B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111670565.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: A61B3/12
Abstract: 本发明公开了一种病灶分割的方法、设备及介质，属于计算机视觉领域，包括基于transformer结构的全局注意模块和基于transformer结构的特征注意模块，以及基于如上模块的带权重的交叉熵损失函数的使用；本发明不仅能够获取病灶和血管的细节信息和充分利用血管分布包含的丰富的眼底先验信息，而且还能够获得图像中不同病灶的依赖关系和病灶与血管之间的隐性病理关联，能够更准确地实现对DR多病灶的同时分割，使得前后景像素点不均衡问题得到克服，实现了实际医学诊断中较难且较为重要的多病灶的同时精确分割，解决了现有技术中分割模型难以学到病灶的标准特征和存在误分割和错分割的技术问题。
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公开(公告)号：CN114359838B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210039817.4
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于高斯交叉注意力网络的跨模态行人检测方法，包括：S1，获取多源行人图像；S2，对多源行人图像进行数据预处理得到多源行人图像训练集；S3，对多源行人图像进行人工标注得到真值行人位置边界框坐标；S4，构建基于高斯交叉注意力的检测网络；S5，利用多源行人图像训练集训练基于高斯交叉注意力的检测网络，得到训练好的基于高斯交叉注意力的检测网络；S6，利用训练好的基于高斯交叉注意力的检测网络进行行人检测。本发明采用基于高斯交叉注意力的检测网络提取多源行人图像的深层显著特征并融合，直接获得表示行人位置的边界框坐标，在网络训练和实用中更为便捷灵活，节省计算资源和降低时间消耗。
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公开(公告)号：CN118230159A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410334186.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 重庆华地资环科技有限公司 , 重庆地质矿产研究院 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于双分支深度监督的遥感采矿图斑时序变化检测方法，包括：获取采矿区域的时序遥感数据，所述时序遥感数据包括多个时间点且覆盖采矿区域全部范围的高分辨率遥感影像；对所述时序遥感数据进行预处理，所述预处理包括大气校正、辐射定标和图像配准操作；构建基于深度学习的语义变化检测模型并训练，所述语义变化检测模型包括前端时序差异检测网络和后端时序差异检测网络，形成基于双分支时序变化检测的语义变化检测模型；采用训练好的语义变化检测模型，根据所述时序遥感数据生成差异图，得到时序变化检测结果。本发明提高了时序变化检测的准确性和效率，且能够适用于大范围或长时间序列的变化检测。
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公开(公告)号：CN112819909B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110116351.9
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于低分辨率先验光谱图像区域分割的自适应编码方法，包括利用压缩光谱成像系统加载快照式编码模板，获取场景的低分辨率场景信息；利用分割‑合并方法对低分辨率场景信息进行分割，获取低分辨率场景信息的分割结果；在低分辨率自适应编码框架下，利用所述分割结果生成基于区域的阈值矩阵，结合对原光谱图像的近似估计，生成基于区域的自适应编码矩阵；利用自适应编码矩阵对场景进行压缩观测，利用重构算法从压缩观测结果重建出场景的场景信息。本发明无需充足的高分辨率先验信息，所采用的分割方法挖掘了低分辨率场景信息的空间光谱相关性，以区域为单位生成自适应编码，相比传统编码方式，提高了重构光谱图像的质量。
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公开(公告)号：CN116399821A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310355221.X
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明提供了基于反射式分光光度法的水中化学需氧量检测方法，涉及水质检测技术领域，采用反射式分光光度法系统发出光波并接收光波，方法具体步骤为：基于不同COD浓度的目标水样，通过反射式分光光度法系统，采集吸收光谱；对目标水样吸收光谱进行光谱预处理；对预处理后的目标水样吸收光谱进行特征波段筛选，选择特征波段；对不同COD浓度目标水样，特征筛选后的吸收光谱特征波段，使用偏最小二乘回归算法进行光谱回归分析。本发明基于反射式分光光度法检测水中COD，通过光与物质之间的相互作用，无需使用辅助试剂，准确的检测水中COD浓度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113671682B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110969362.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明基于傅里叶叠层显微成像的频域光源位置精确校正方法中，(1)针对校正位置不精确的问题，对LED阵列中每个LED引入独立的频域位置误差模型进行精确校正；(2)针对校正过程需要参与图像重建过程而带来的时间消耗过长的问题，引入一幅高倍物镜采集的高分辨率强度图像当做参考图像，模拟傅里叶叠层显微成像技术的图像采集过程，生成每个LED对应的虚拟低分辨强度图像。结合虚拟与实际采集的图像，建立损失函数，以二维粒子群算法搜索每个LED对应的最佳频域位置参数。因此，本发明利用引入的高倍物镜下高分辨强度图像与频域位置误差模型实现了基于傅里叶叠层成像原理的LED光源频域位置精确校正，具有实现简易、鲁棒性高、位置精确等优点。
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公开(公告)号：CN112798108B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202011591277.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种瓷砖自适应分色方法及装置。对于采集的瓷砖图像进行预处理、分版和分色，分色包括开色和分色两个流程。预处理包括根据标定区域三通道值对图像进行灰度值校正的过程。分版包括正交旋转模板并对应提取纹理特征，基于模板的特征空间进行时空约束的相关滤波及相似度评估的过程。开色包括初始色号的特征中心及特征分布范围确定的过程，以及新色号的特征中心及特征分布范围确定的过程，在已统计色号中匹配瓷砖颜色特征的过程。本发明无需提前配置标准模板，依据瓷砖生产过程的特点，自动完成对各批次瓷砖的分版。本发明无需配置标准色号，能够自适应地完成对各色号的开色，并且随着检测数量的增加，使开色和分色结果越趋向准确。
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公开(公告)号：CN115115515A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210723534.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应矩估计FPM的迭代重建方法，包括S1：在低倍物镜下，采用LED阵列作为光源，通过逐个点亮LED阵列中的LED单元对样本照明，采集该样本一系列对应LED位置的低分辨强度图像；S2：利用每幅低分辨强度图像将匹配频域中的支持限制域迭代更新对应LED位置的子孔径频谱信息，基于自适应矩估计的叠层重建框架，完成高分辨图像恢复。本发明利用自适应矩估计实现了噪声环境下的自适应FP高质量的更快速、更稳定的图像迭代重建。
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公开(公告)号：CN114639010A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210046007.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机目标跟踪方法、装置、无人机及存储介质，该方法包括获取第一图像帧，提取目标标注框的HOG特征和CN特征，训练获得第一滤波器和第二滤波器，提取第二图像帧的HOG特征和CN特征，利用第一滤波器和第二滤波器对第二图像帧的HOG特征和CN特征执行相关操作，获得第一响应图像和第二响应图像，根据第一响应图像和第二响应图像，获得最终响应图像，并确定目标跟踪结果。本发明通过当前帧图像的多特征自适应融合，获得最终响应图像，并根据最终响应图像确定目标跟踪结果，实现自适应的显著特征提取和防退化在线模型更新，提高了无人机在目标被遮挡、形变或丢失时目标跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN114387420A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210036858.8
申请日：2022-01-13
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于点云空间信息的目标识别方法及系统，该目标识别方法，包括以下步骤：S1，点云预处理；S2，空间显著图构建；S3，高层次特征提取；S4，特征聚集。本发明解决了现有技术存在的很大程度地忽视了点云的空间分布信息、目标识别准确度欠佳等问题。
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