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公开(公告)号：CN118587542A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410707964.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T5/60 , G06T5/50
Abstract: 本申请公开了一种多模态毫米波信息聚合方法和装置，解决了现有技术毫米波图像分辨率低、噪声大和物品纹理难以区分的问题。多模态毫米波信息聚合方法，包括：获取必选数据和选择数据；将必选数据和选择数据进行通道聚合，形成第一多模态数据；通过神经网络对第一多模态数据特征提取，确定初始参数组；调节所述选型索引值和输入参数对第一多模态数据增强，并在模型训练中迭代至选型索引值和输入参数的最优组合；不同选型索引值代表不同的图像处理增强算法；通过最优组合的选型索引值对应的增强算法处理所述第一多模态数据，代入最优组合的所述输入参数，获得第二多模态数据。本申请通过聚合多模态信息，提升可利用信息上限，大幅提升检测性能。
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公开(公告)号：CN118501871A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410679130.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本申请公开了一种毫米波物品检测精调方法和装置，解决了现有技术缺乏利用毫米波时空特性精调检测结果的问题。一种毫米波物品检测精调方法，包括步骤：获取同信噪比下不同角度的待测对象图像，通过人工智能检测网络识别并用检测框标注所述待测对象图像中的目标物品；通过极坐标转换按照预设角度映射所述检测框；将极坐标转换后的所述检测框两两计算中心距离和框体综合尺寸的比值；将比值小于第一设定阈值的检测框合并；将合并后的检测框映射在所述预设角度的待测对象图像中，获得第一检测结果图像。本申请联合时空特性的毫米波物品检测可部署实施于各类型毫米波物品检测系统中，帮助进一步提升毫米波物品检测性能。
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公开(公告)号：CN118376602A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311855179.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，具体涉及一种TDLAS气体遥测误报过滤方法及系统。该方法及系统中，通过对检测到的激光回波信号的高次谐波进行标定和分析，首先，选择特定的高于二次谐波光强的高次谐波光强，作为过滤误报的有用信号；再通过标定，确定有目标气体吸收时高次谐波光强与二次谐波光强的比值范围，作为区分误报的特征区间；在进行目标气体遥测时，气体浓度与光程积的测量值不为零时，判断高次谐波光强与二次谐波光强的比值是否在所标定的特征区间内，不在该特征区间内，则判定为误报，进行过滤，有效解决了气体遥测场景中因噪声干扰下而引起的误报问题。
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公开(公告)号：CN118149959A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311855183.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本申请涉及一种开挖监测系统、方法、设备及存储介质，其中，开挖监测系统包括振动传感器，振动传感器用于感应环境振动，将振动信号转化为电压信号输出；温湿度传感器，温湿度传感器与振动传感器同时布设于土壤中的相同位置，用于测量振动传感器布设位置土壤环境的温度和湿度，将土壤温湿度数据转化为电压信号输出，以实现根据土壤温湿度确定振动传感器布设位置的振动信号传播速度；多个振动传感器与多个温湿度传感器布设于土壤中的多个位置，以实现根据不同布设位置的振动信号传播速度确定各个振动传感器间接收振动信号的时延，并根据时延确定开挖位置。本申请可根据土壤温湿度对振动信号的传播速度进行实时校正，以实现对开挖位置的准确定位。
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公开(公告)号：CN114627604B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210159533.9
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本发明公开一种地下管廊状态监测预警方法及系统，包括：确定地下管廊的走道的路线信息，根据所述路线信息按照一定准则在所述走道的表面铺设线圈阵列，同时，在所述走道的上部架设导轨，所述导轨安装有行走的终端巡检，所述导轨的路径与走道的路径相同；探测所述线圈阵列的每个线圈的电感值，当有目标对象经过线圈时，获取该线圈的电感量变化信息进行报警，根据电感量变化信息预测所述线圈阵列中的一个或多个相邻线圈的电感值的变化趋势，以检测所述目标对象是否为移动物体，进而确定是否有人员入侵。本发明可以实时将管廊的运行状态清晰而全面的呈现在监管者眼前，具有实时、高效、精准、便捷优点，对保障综合管廊的安全稳定运行具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173644A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310593170.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本说明书公开了基于模糊特征提取的车辆重识别方法，用以解决现有方法在模糊情境下重识别准确率低的问题。本发明包括：获取模糊情境的待识别图片，并通过骨干神经网络进行图片的总体特征提取，获得待识别图片的特征图；通过训练好的模糊特征提取网络分别进行所述待识别图片的特征图的模糊特征提取，获得待识别图片的模糊情境对应的模糊特征图；对所述模糊特征图进行平滑操作，并通过分类器获得车辆ID的分类概率，以概率最大车辆ID作为车辆重识别结果。本发明模糊情景车辆判断和车辆ID分类计算准确率高，且方法简单、检测成本低。
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公开(公告)号：CN112232365B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010911495.9
申请日：2020-09-02
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本方案公开了一种卫星数据融合方法、装置、存储介质和设备，其中，该方法的步骤包括：在传输数据中同时存在卫星共视数据和卫星双向数据时，将当前时段的卫星共视数据序列向卫星双向数据序列迁移，获得当前时段的卫星双向数据与卫星共视数据的融合结果；在传输数据中仅存在卫星共视数据时，利用前一时段的卫星双向数据序列对当前时段的卫星双向数据序列进行预测，获得预测卫星双向数据序列；将当前时段的卫星共视数据序列向预测卫星双向数据序列迁移，获得当前时段的卫星双向数据与卫星共视数据的融合结果。本方案能够有效提高远程时间频率比对的稳定性、可靠性和时间比对精度。
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公开(公告)号：CN116911787A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310872386.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本发明提供一种燃气泄露报警工单处理系统及方法，其中系统包括工单创建模块、工单分配模块、工单处置模块、归档模块和工单复检模块；其中，工单创建模块用于在检测到燃气泄漏事件后，创建报警工单；工单分配模块用于分配报警工单分配至维修单位；工单处置模块用于根据报警工单对燃气泄漏事件进行处置；归档模块用于在报警工单处置完成后，对报警工单的维修结果进行归档保存；工单复检模块用于在报警工单完成后，在第一预定时间内对报警工单进行复检。本发明提供的燃气泄露报警工单系统能够增强地下管网的安全性。
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公开(公告)号：CN116883955A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310651701.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V20/54 , G06V10/40 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开一种车辆识别方法、设备及介质，所述车辆识别方法包括：S20：通过训练后的骨干神经网络对待识别的模糊情境车辆图像进行特征提取，得到样本特征图；S40：通过训练后的脉冲神经网络模型对所述样本特征图进行模糊特征提取，得到针对模糊情境的模糊特征图；S60：使用注意力机制对所述骨干神经网络模型和脉冲神经网络模型的输出进行处理，并经过平滑操作和分类器得到车辆重识别结果。本实施例将骨干神经网络、脉冲神经网络和注意力机制相结合进行车辆图像的识别，利用脉冲神经网络对模糊情景车辆图像进行处理，判断准确率高；同时通过注意力机制对所述骨干神经网络和脉冲神经网络进行优化。
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公开(公告)号：CN116863395A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310708599.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06Q50/08 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种工地施工监测系统，包括视频监控模块用于监控白天施工工地，微波成像模块通用于夜晚施工工地的监控，传感器模块用于监测有毒有害气体的浓度，深度学习模块用于通过融合了RPN的FasterR‑CNN分析视频和图像获得工地施工现场人员情况，边缘计算模块用于在辅助深度学习模块，物联网模块用于将深度学习模块识别出的有效视频和图片传输至后台数据中心；实时和更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，缓解网络通信带宽和数据中心的压力，提升服务响应能力，保护隐私数据，达到速度、安全、可拓展性、多功能性和可靠性合为一体，应用程序能够以更快的速度更高效地运行，智能化特点明显。
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