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公开(公告)号：CN101143690B
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200710122365.1
申请日：2007-09-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: B66F7/22
Abstract: 本发明提供一种手调式装卸平台，使抽拉式电池箱能方便快捷地在电动车内进行装卸。所述装卸平台包括：与所述电池箱接合的上面板；与装卸车接合的下面板；用于铰接所述上面板和下面板的铰接机构。所述装卸平台进一步包括至少两个手调式的高度调节装置，所述高度调节装置安装在所述上面板和下面板之间，并且位于不同的侧边上，以对所述上面板和下面板之间的角度进行手动调节。本发明的手调式装卸平台同样可用于装卸其他重物，只要改变上面板的结构与重物相接合，通过手调两个手柄使上面板与需要装卸的表面平齐，即可装卸重物。
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公开(公告)号：CN114202472B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111388971.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高精度水下成像方法和装置，其中，该方法包括：构建场景辐射子网络，输入为采集的水下失真图像，输出为场景辐射图；从水下失真图像估计透射率图和背景光图，根据水下成像公式将场景辐射图、透射率图和背景光图合成模拟水下失真图像；基于水下失真图像，构建先验判别子网络，输入为场景辐射图，输出水下图像降质程度；基于水下图像降质程度，优化场景辐射子网络参数，以输出优化后的高精度场景辐射图。本发明针对利用深度学习解决水下成像问题时面临的水下图像没有真值的问题，避免了对于真值图的依赖，结合水下成像模型，利用一张水下失真图像恢复出清晰、高对比度以及颜色校正的水下图像。
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公开(公告)号：CN119693785A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411588861.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提出了一种复杂城市背景异常目标自学习检测方法，涉及信息技术领域，其中，该方法包括：通过多模态视觉传感器采集城市场景数据，并对采集的多模态数据进行初步异常检测，得到初步异常检测结果；利用先验知识和数据调优对初步异常检测结果增加不确定性知识，构建不确定性模型；基于不确定性模型，计算并比较不同模态数据之间的相对熵，并根据相对熵差异确定重采样量级，调整不同模态数据的权重；基于调整后的权重，对采集的多模态数据进行多因素耦合推理，得到异常检测结果。采用上述方案的本发明能够在无监督环境下对复杂城市背景环境的异常目标进行可靠监测。
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公开(公告)号：CN118898922A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410752246.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种城市低空立体交通管理与控制平台和方法，其中方法包括针对低空交通与地面交通的融合控制区域，获取全域要素数据，全域要素数据包括三维环境数据、地面行人车辆数据、低空无人机数据；基于全域要素数据构建三维风险图；针对三维风险图的各网格，基于无人机坠落风险值、空中撞击风险值、撞击楼宇风险值计算各网格的总和风险值；在三维风险图下，基于各无人机的给定起点与给定终点利用各网格的总和风险值确定各无人机的目标飞行轨迹，目标飞行轨迹的路径总和风险值最小且路径最短；控制各无人机按照对应的目标飞行轨迹进行飞行。利用本发明的方法能够在复杂城市环境条件下更好地进行城市低空立体交通融合管控。
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公开(公告)号：CN114202475B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111406567.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/90 , G06T7/00 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提出了一种自适应图像增强方法和系统，涉及计算机视觉技术领域，其中，该方法包括：对降质图像进行预增强，得到预增强图像；构建深度转换网络，以降质图像、预增强图像作为输入，输出增强图像组；使用无参考评价标准对输出的增强图像组分别进行评价，获得图像质量最高的增强图像。采用上述方案的本申请能够自适应地增强不同降质过程与降质程度的降质图像，泛化性强，增强质量高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115157948B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210672746.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60G15/06 , B62D7/14 , B60G17/0195 , B60G17/019 , B60G7/00 , B60W10/20 , B60W10/22
Abstract: 本发明公开了一种模块化集成悬架系统，包括：轮毂电机；转向节，套装在轮毂电机上；弹簧减振器，一端通过第一球铰与车身铰接，另一端与转向节连接；滑叉，安装在滑柱上，且能够沿滑柱上下移动；横臂机构，包括前横臂和后横臂，前横臂一端与滑叉连接，且能够绕滑叉转动，另一端与转向节铰接，后横臂一端与滑叉连接，且能够绕滑叉转动，另一端与转向节铰接，前横臂的转动中心与第二球铰的中心点的连线，以及后横臂的转动中心与第三球铰的中心点的连线的延长线相交于一点；转向机构，安装在滑叉上，且与转向节连接，用于控制转向节和轮毂电机绕主销轴线转动。本发明能够实现悬架系统的集成化和模块化，可同时兼顾汽车的高速稳定性和高机动性。
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公开(公告)号：CN117876837B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410270553.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06V10/44
Abstract: 本申请提出了一种基于深度展开网络的近红外单像素成像方法及系统，该方法包括：基于单像素成像原理，构建有监督的近红外单像素成像训练数据集；构建基于Transformer模型和广义交替投影算法框架的深度展开成像网络，并通过训练数据集对深度展开成像网络进行训练；根据近红外单像素成像原理搭建成像光路，通过成像光路中的近红外单像素探测器，采集当前待成像的目标场景对应的一维欠采样近红外单像素测量值；将一维欠采样近红外单像素测量值输入训练完成的深度展开成像网络，获取根据测量值重建的目标场景图像。该方法基于深度展开网络，能够在欠采样的基础上实现高质量、高效率和高鲁棒性的近红外单像素成像。
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公开(公告)号：CN111598792B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202010304175.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提出一种基于非局部正则化的相位恢复方法和装置，其中，方法包括：获取目标光场在探测域的强度信息；通过相位恢复算法对强度信息进行处理得到复数域初始图像；对复数域初始图像进行分块处理得到多个样例图像块；在设定区域搜索与样例图像块结构相似的其它图像块，获取多个相似图像块，根据多个相似图像块生成图像块复数数据矩阵；对每一图像块复数数据矩阵进行复数域约束以构建低秩约束项，根据线性测量约束项和低秩约束项构建目标函数，对目标函数进行求解输出复数域目标图像。由此，通过线性测量约束项和低秩约束项构建目标函数，对目标函数的求解完成对目标光场的重构，在降低噪声对恢复结果影响的同时最大程度保留目标光场的细节。
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公开(公告)号：CN117809378A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410093374.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于提示模版的通用步态识别方法及系统，属于计算机视觉与生物识别技术领域。本方法从复杂现实场景中学习到更加鲁棒的局部运动模式，然后采用共享学习空间提供提示模版即插即用的与序列特征结合，并进一步提取步态运动特征，有效实现了在复杂场景中现实数据上的高精度识别，为显示场景中识别行人身份等提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN108016288B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN201710853682.4
申请日：2017-09-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种电动车桥，包括车桥主体、制动器、电机、轮毂和宽基单胎轮辋，车桥主体的两端均设置有立柱，每个立柱的外侧均设置有电机安装位；电机包括外壳、定子线圈、转子线圈和电机转轴，外壳安装在电机安装位上，定子线圈固定在外壳上，电机转轴可转动地固定在外壳上，转子线圈与转轴相固定；轮毂内圆面与电机转轴的外侧端通过花键连接，外圆面通过两个圆锥滚子轴承支撑在电机外壳的内缘；宽基单胎轮辋与轮毂相固定；电机转轴、轮毂以及轮辋的轴线相重合，且电机转轴的轴线与车桥主体板型结构所在平面相平行。该电动车桥可提高电机的寿命和可靠性、降低车厢地板高度。
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