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公开(公告)号：CN105005057B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510467849.4
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 本发明公开了一种北斗导航系统D1导航电文的捕获方法。使用本发明能够适应各种比特跳变情况，增加了相干积分增益，并消除了相关峰分裂导致的载波频率错误估计，可以有效、可靠地捕获北斗导航系统D1导航电文。本发明首先将接收的包含干扰的D1导航电文的信号序列与本地载波复序列相乘进行混频，实现载波多普勒频偏剥离；然后，将本地复现码按照两种方式同时进行拓展，获得本地复现码A和本地复现码B，并将两个本地复现码与混频结果分别进行相关运算，对两路相关运算的结果进行判决，获得载波多普勒频偏估计值 和测距码相位延迟估计值，对D1导航电文进行捕获。
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公开(公告)号：CN103956953B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410199685.7
申请日：2014-05-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: H02P21/13
Abstract: 本发明公开了一种基于滑模观测器的无位置传感器无刷直流电机的状态估计方法。使用本发明能够有效地提高无刷直流电机状态观测的精度，减小了延迟，增加了鲁棒性。本发明针对滑模观测器存在估计精度不佳、电感鲁棒性不佳的问题，通过结合加权积分增益与指数趋近律，有效地提高了估计精度和电感鲁棒性；针对滑模结构存在的固有抖震问题，通过改变滑模面，从而避免低通滤波器的使用，进一步提高了估计精度。通过仿真以及半实物仿真实验，验证了本发明提出方法的可行性。
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公开(公告)号：CN105631831A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610143521.1
申请日：2016-03-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/002 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种视频图像去雾处理方法，能够在满足实时去雾功能的同时，有效消除去雾后视频图像闪烁。具体步骤为：通过暗通道以及自适应调整的方法求取各帧图像的大气光值；暗通道先验算法计算第一帧图像的初始透射率；构造帧间的透射率估计和邻域空间的能量函数，求解块区域最优透射率值；快速导向滤波算法细化对初始透射率；通过去雾模型求去雾后的视频图像。
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公开(公告)号：CN105608683A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610140077.8
申请日：2016-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发提供一种单幅图像去雾处理方法，具体过程为：(一)计算雾图像I的透射率te；(二)根据光滑区域识别算法判断输入雾图像是否有光滑区域，若存在光滑区域，则令识别参数sky＝1，否则sky＝0；(三)基于所述透射率te和识别参数sky，获取去雾图像。该方法采用适于雾图像的光滑区域识别算法，通过对雾图像进行识别分类，对不同类型的雾图像采用相对应的方法，从而保证的去雾效果，提高雾、霾天气下图像质量。
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公开(公告)号：CN105005057A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510467849.4
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/30
CPC classification number: G01S19/30
Abstract: 本发明公开了一种北斗导航系统D1导航电文的捕获方法。使用本发明能够适应各种比特跳变情况，增加了相干积分增益，并消除了相关峰分裂导致的载波频率错误估计，可以有效、可靠地捕获北斗导航系统D1导航电文。本发明首先将接收的包含干扰的D1导航电文的信号序列与本地载波复序列相乘进行混频，实现载波多普勒频偏剥离；然后，将本地复现码按照两种方式同时进行拓展，获得本地复现码A和本地复现码B，并将两个本地复现码与混频结果分别进行相关运算，对两路相关运算的结果进行判决，获得载波多普勒频偏估计值和测距码相位延迟估计值，对D1导航电文进行捕获。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115271293B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210366426.3
申请日：2022-04-08
Abstract: 本发明公开了一种多智能体柔性作业车间自主调度方法，属于生产调度领域，以克服单一调度算法的不足。本发明的实现包括三个阶段。在准备阶段，搜集柔性作业车间调度算法，编写调度程序实现算法所描述的调度功能；为每个调度程序构建调度智能体模板，并将这些模板保存到模板仓库中。在应用阶段，创建一个管理智能体，以接收调度参数、确定所需的调度算法和调度智能体数量；管理智能体从模板仓库中调用对应的模板，创建调度智能体。调度智能体完成计算后，将所得调度方案提交给管理智能体，由管理智能体选择最优方案，提交给用户。在清理阶段，管理智能体销毁所有调度智能体。本发明能够有效利用多智能的并发计算特性，提升调度问题求解速度和质量。
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公开(公告)号：CN119568178A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411409698.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供的一种基于最近发展区指导的自动驾驶对抗学习方法，通过综合考虑对抗车辆的个人因素、对抗性因素和自车的理想回报上限，保证生成的对抗性任务在具有挑战性的同时是可解的，而且符合交通规则，有效促进了自车代理的学习和适应；其次，引入了“车辆潜在威胁性”概念，基于ZPD理论实现了损失函数各约束项之间比重系数的动态调整，以在训练过程中自适应地改变任务难度，促进自车更快地学习；最后，提出了碰撞分析方法，通过车身碰撞点、碰撞角度和碰撞速度因素评估碰撞的严重程度，计算碰撞损失值，并将其纳入自车和对抗代理的损失函数中，确保模型根据详细的碰撞风险更新其参数。
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公开(公告)号：CN118967747A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411023340.6
申请日：2024-07-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于中期融合元框架和复合视觉提示的RGBT目标跟踪方法，涉及视觉目标跟踪技术领域，包括预训练的上游RGB跟踪网络并嵌入到中期融合多模态跟踪元框架中和利用三种视觉提示策略构建RGBT提示跟踪网络，然后在RGBT跟踪训练集上对网络进行提示微调；提示跟踪方法中包括一种中期融合元框架和单模态和跨模态探索提示策略、中间融合提示策略、模态与阶段感知提示策略。本方法通过极少量需要微调的额外参数实现上游知识在当前任务上参数高效的知识迁移，极大地减少了训练设备的负担，充分释放了提示学习在RGBT跟踪任务中的巨大潜力，并在模态主导性动态变化的多种复杂开放场景中实现了鲁棒的RGBT跟踪。
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公开(公告)号：CN114419487B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111607289.X
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种内容时间关系网络及生成时间动作提案的方法，能够解决在视频中难以生成高质量时序动作提案的问题。所述内容时间关系网络包括：特征编码模块、基础网络、提案评估网络、帧评估网络；所述特征编码模块得到视频特征序列；所述基础网络用于提取帧级别特征之间的双向语义关系，输出最终特征序列；所述提案评估网络包括提案特征图生成层和内容‑时间关系模块，所述提案特征图生成层将所述最终特征序列转化为二维时域提案特征图；所述内容‑时间关系模块基于所述二维时域提案特征图，获取提案之间的内容和时间语义关系，预测每个提案的置信度和完整性；所述帧评估网络输出每帧为动作帧、开始帧、以及结束帧的概率。
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公开(公告)号：CN117325860A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311172439.8
申请日：2023-09-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/18 , B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种密集交通场景下自动驾驶车辆换道规划控制方法，交互式强化学习模块考虑环境不确定性、车辆安全约束和车辆交互异质性，基于强化学习算法生成密集交通场景下自动驾驶汽车交互式换道的目标轨迹；通过引入先验驾驶知识，识别并调节交互式强化学习模块生成的不安全运动规划策略，并将修正后的运动规划策略传递给运动跟踪控制模块；基于非线性模型预测控制算法生成局部最优控制命令，跟踪交互式强化学习模块提供的目标轨迹，使得满足车辆动力学约束并能够预测潜在风险；本发明方法可以与各种传感器和执行器配合使用，获取环境信息和周围车辆状态信息；还可以与制动器、油门、转向器等执行器配合使用，以实现自动驾驶车辆的运动控制。
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