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公开(公告)号：CN106683091B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710010558.1
申请日：2017-01-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理与目标检测领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的目标分类及姿态检测方法。所述方法核心内容包括：1.样本集的制作方法；2.候选窗口生成方法；3.特征提取方法；4.网络训练方法；5.目标标注方法。待检测图像经过卷积神经网络得到深度卷积特征后，将具备姿态角的候选窗口映射到该特征层上，得到方向性的区域特征向量，通过该特征向量进行分类和预测得到最终的检测结果。该方法能够从样本中提取更加纯净的目标特征，可提高分类的正确率，并且能够实现目标姿态角检测功能。
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公开(公告)号：CN102661798A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210176626.9
申请日：2012-05-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种新型的激光告警光学系统，包含1、柱透镜组；2、滤光片；3、线阵焦平面阵列，其成像特点是：当来袭激光入射到告警光学系统上时，通过柱透镜组的入射激光会在像平面形成一条线斑。在像平面并排放置三条线阵焦平面阵列，并且在其前面分别放置三条中心波长不同的滤光片用来实现多波长告警。系统中两个相同的线阵结构垂直放置，入射激光会在两个探测器上各产生一条线斑，通过线斑的位置就可以推算出入射激光的水平方位角和俯仰角，从而计算出入射激光的方向。根据卫星相对于地球的高度就可以判断来袭激光源的位置。但是两个线阵结构组成的告警视场很有限，因此将多个线阵结构按一定方式进行排列组合就可以实现无盲区覆盖。
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公开(公告)号：CN118844966A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410891643.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/021 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/211 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的非接触式血压监测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用可见光光源对人体皮肤区域进行照射，使用普通工业相机对光照皮肤区域进行视频采集，提取有效的成像式光电描记(Image Photoplethysmography，IPPG)信号，并计算血压相关的时域、频域上的特征，剔除多重共线性特征，将特征和血压值作为训练集，分别训练收缩压和舒张压回归模型，用于预测血压值。
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公开(公告)号：CN112435302B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202011445505.0
申请日：2020-12-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度转台和平行光管的远距离大视场鱼眼相机标定方法，本发明主要应用于远距离、大视场条件下对标定精度要求较高的场合。标定过程中将相机与高精度转台结合，通过全自动程序，使转台按照设定规律旋转运动，并使用待标定相机拍摄平行光管中的光点，采集若干组数据，通过高精度插值方法扩充数据，最终找到光点像素坐标与转台电机编码量的关系，并生成对应关系表，从而完成标定。该发明绕开传统相机光学成像模型和畸变模型，而采用遍历和插值的方式。因此，该发明在远距离、大视场、畸变严重的场合下也能满足较高的精度要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117372277A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210759903.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/70
Abstract: 本发明涉及一种基于IPPG技术的人体生理参数检测的背景噪声抑制方法，属于生理信号检测领域。本发明通过IPPG技术对视频图像处理获得图像灰度沿时间序列的曲线，即由心脏收缩引起的血液容积变化在图像光强周期性变化的体现。通过锁定心脏的收缩期或舒张期的相位信息，即对成像传感器获取的在血液容积的最小或最大时刻的图像进行光学特性的提取与分析，能够避免任意时刻图像信息提取生理参数信息时，人体背景动态变化对生理信号检测造成的不确定因素影响，达到抑除人体时变性背景噪声的目的。本发明针对不同技术对于人体生理参数检测时，人体生理背景信息的变动，如新陈代谢、情绪、血压、体温的波动以及出汗和健康状况等个体差异导致生理参数的检测的准确度不高的问题进行了背景噪声抑制，提高生理参数的检测精度。
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公开(公告)号：CN117357105A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210758885.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , A61B5/1455 , G06N20/00 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V20/40 , G16H50/20 , G16H50/50
Abstract: 一种基于时‑谱‑空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法，属于生理信号检测领域。本发明通过同步采集受试者具有脉搏跳动部位的皮肤组织的视频以及相应的漫反射光谱，并以有创手指采血的方式获得血糖的浓度值作为真值。通过图像数据处理技术与光谱分析技术从皮肤组织视频中提取G通道的IPPG信号作为时域信号，皮肤组织的漫反射光谱作为谱域信号，以及皮肤组织视频中单帧图像的空间维度特征作为空域信号，以时‑谱‑空多参数融合以及有创方式的血糖值作为深度模型的输入信号，通过深度学习算法搭建非特异性的光学无创式血糖浓度检测模型，达到预测血糖浓度的目的。本发明实现了非特异性的无创血糖通用预测模型的建立，通过多参数特征融合提升了血糖浓度预测的精度，便捷、快速、准确的得到了受试者的血糖浓度值。
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公开(公告)号：CN117274162A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311047799.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/58 , G06V10/141 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于可见光图像的无创胆红素检测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用可见光光源对人体皮肤组织进行照射，同时使用高光谱相机与RGB相机同时对光照皮肤区域进行图像采集作为训练集，训练深度学习模型，实现将RGB图像重建为高光谱图像。并建立针对可见光范围漫反射光谱的胆红素特征提取模型，经过胆红素校正模型输出被测人的胆红素含量。
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公开(公告)号：CN116912318A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310872311.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/73 , G01B11/25 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于光线追迹的多目标三维解算方法，属于视觉测量领域，主要涉及多目标的匹配和三维位置求解问题。该方法通过光线追迹的方式确定目标中心位置光线的等效传播路径，将某一时刻得到的所有路径投影到地面所在平面，通过对路径交点进行聚类，聚类结果同步至对应空间直线，实现各条空间直线分类，并使用迭代优化算法求解同类空间直线的最优目标三维点。本发明不需要利用图像特征进行目标重识别即可实现不同视角下对同一目标的区分，极大的降低了对处理设备计算能力的要求。
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公开(公告)号：CN115601657A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211270809.7
申请日：2022-10-17
Applicant: 北京理工大学(CN)
IPC: G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像去雾、目标检测等领域，针对恶劣天气下舰船检测难、精度低等问题，提出了一种应用于恶劣天气下舰船目标检测与识别的方法。其中包括两个阶段：首先，通过一个去雾模型将雾化图像转化为清晰无雾图像；其次，利用一个改进型的检测网络对处理后的清晰输入进行目标检测任务，识别定位感兴趣的舰船目标。去雾模型由CNN分支、transformer分支与融合分支组成。其中，CNN分支负责局部特征提取，transformer分支用于长距离的全局特征依赖，融合分支实现特征自适应方式融。检测模型基于原始的YOLOV5架构，利用多分支卷积结构替换原始的特征提取模块，提升检测性能。本发明能够缓解恶劣天气下舰船目标检测精度低等问题，具有较高的实用价值。
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