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公开(公告)号：CN110033469B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910257226.2
申请日：2019-04-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种亚像素边缘检测方法及系统，能够提高钢板边缘检测的精度和抗干扰能力。所述方法包括：获取钢板表面图像，降低每张图像的分辨率；将降低分辨率后的图像输入到已构建的超分辨卷积神经网络进行图像超分辨率重建，得到高分辨率图像；对得到的高分辨率图像，提取N个一维向量上点的像素值，并输入到已构建的卷积神经网络中提取图像特征，其中，一维向量为在边缘处等间距取的N个与边缘垂直的一维向量；将提取的图像特征输入到双向长短期记忆网络，得到边缘点像素位置信息。本发明适用于钢板边缘检测。
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公开(公告)号：CN110532902A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910740046.X
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于轻量化卷积神经网络的铁水扒渣检测方法，包括：从铁水扒渣的工业现场采集预设时长的铁水扒渣视频；从采集的铁水扒渣视频中提取预设数量的图片，构建训练数据集；对构建的训练数据集中的每一图片进行标注，得到对应的标签数据；使用轻量级网络模型对训练数据集进行训练，利用训练好的轻量级网络模型对实时采集的铁水扒渣图片隔帧进行检测，实时监测铁水扒渣情况。本发明方法有着更好的抗干扰能力，提高了铁水扒渣中对铁水和脱硫渣检测的精度，可有效地检测出铁水和脱硫渣，同时也能对铁水内包壁以及扒渣装置进行有效地识别；可稳定地检测铁水扒渣过程的同时，实时性也能达到实际监测要求，在生产过程中具有极大地应用价值。
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公开(公告)号：CN103810676B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410001544.X
申请日：2014-01-02
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种钢管运行速度的监测方法,包括：通过CCD照相机每间隔预定时间对钢管拍摄一张照片，以获取时间间隔相同的图像序列；对所述图像序列中的图像进行中值滤波；对中值滤波后的图像进行Gamma变换处理以剔除背景；对图像进行标定；利用边缘搜索算法确定边缘；根据图像标定和边缘检测计算出钢管移动的实际距离，对距离数据运用最小二乘法曲线拟合，计算出直线的斜率即为钢管的移动速度。上述优于传统的接触式和非接触式测速方法，而且能够很好的适用于工业现场的恶劣环境，提高测量精度，节约大量人力物力。
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公开(公告)号：CN106952250A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710110525.4
申请日：2017-02-28
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30136
Abstract: 本发明提供一种基于Faster R‑CNN网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置，能够提高金属板带表面缺陷检测的准确率。方法包括：采集用于训练Faster R‑CNN网络的金属板带表面的图像；对采集到的金属板带表面的图像进行数据增强；将采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像中的缺陷部分用矩形框进行标注，获取矩形框的坐标与矩形框所包含缺陷的种类；根据采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像，及获取的所述矩形框的坐标与所述矩形框所包含缺陷的种类对Faster R‑CNN网络进行训练；实时采集待检测的金属板带表面图像，根据训练好的Faster R‑CNN网络，实时检测金属板带表面是否有缺陷，并对检测到的缺陷进行分类和定位。本发明适用于机器视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN119323736B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411866559.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种高分辨率大尺度森林生物量遥感预测方法和系统，包括：获取待预测地理范围内的多源数据；联合几何特征和区域特征对多源数据进行地理配准并进行特征变量提取；输入森林生物量预测模型主干网络，包括图像序列化模块、融合通道先验的双分支特征提取网络和回归网络，图像序列化模块将图像切片并转换为图像序列，然后输入双分支特征提取网络，双分支特征提取网络先以通道先验模块提取经通道和空间加权后的特征图，随后在四个阶段中对加权后的特征图进行逐层的下采样，并使用状态空间特征提取模块进行双分支特征提取，最后通过回归网络进行上采样回归输出预测地理范围内的森林生物量预测结果。本发明可以对森林生物量进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625138B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510162501.8
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种文本引导的弱标注浮选泡沫分割与计数方法及系统，涉及人工智能与计算机视觉技术领域。方法包括：采集浮选池中泡沫的图像，进行预处理和点级别标注，收集对浮选泡沫的文本描述并进行预处理；将预处理后的图像输入点热图生成模块，识别图像中的关键点，并以关键点为中心形成预设尺寸的边界框；将关键点和边界框输入基于弱标注的层次化掩码生成模块，指导其生成整体、部分和子部分的层次化掩码；将文本描述和少样本示例图像输入视觉‑语言特征映射模块，将两者映射到同一个嵌入空间中进行特征拼接，得到分类指导特征；利用层次化掩码提取区域特征，并与分类指导特征进行相似度对齐，从而实现对图像中特定类别泡沫的精确分割和计数。
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公开(公告)号：CN119624993A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510147824.X
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种跨模态外耳区域分割与关键点定位方法和系统，包括：获取待分割定位的多模态外耳数据并输入多模态外耳区域分割与关键点定位多任务端到端模型，模型包括各模态数据特征提取模块、模通汇聚模块、视域联通模块、区域分割头和关键点定位头；各模态数据特征提取模块，将各模态特征提取出来；模通汇聚模块，利用图像特征去增强体素特征和深度图特征；视域联通模块，对三维的点云特征、图像增强的体素视图特征、图像增强的深度图特征进行三模态聚合，得到聚合的视域联通特征；区域分割头，对聚合的视域联通特征进行区域分割；关键点定位头，对聚合的视域联通特征中的体素特征进行关键点定位。本发明可以对外耳进行区域分割与关键点定位。
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公开(公告)号：CN119579905A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510140742.2
申请日：2025-02-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种耳廓指代分割方法和系统，包括：将待分割人耳图像和文本描述输入耳廓指代分割模型，模型包括文本编码模块、文本引导的视觉编码模块和视觉解码模块、角度变换模块；文本编码模块得到文本特征#imgabs0#；视觉编码模块通过组织成四阶段的结构实现文本特征与图像特征的融合，每个阶段的视觉编码器生成视觉特征#imgabs1#，跨模态感知模块对齐#imgabs2#与#imgabs3#得到多模态特征#imgabs4#，#imgabs5#中的每个元素由注意力门控模块进行加权获得加权多模态特征#imgabs6#，按元素与#imgabs7#相加产生增强视觉特征#imgabs8#，将#imgabs9#输入视觉解码模块逐步恢复图像的空间分辨率，进一步融合文本和视觉特征输出多尺度特征；角度变换模块对多尺度特征进行角度变换，输出与文本描述相关区域的分割掩码。本发明可以对耳廓进行指代分割。
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公开(公告)号：CN119225189B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411774178.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及无模型回归强化学习技术领域，特别涉及基于无模型回归强化学习的机器人系统控制方法及装置。方法包括：对机器人非线性系统进行系统变换，寻找可容许控制作为输入数据，收集系统信息，包括不同时刻的状态信息、执行‑评判网络的基函数值等；利用收集的信息计算关键列向量和性能指标函数。利用迭代回归信息推导出辅助回归常数权值和整合执行‑评判网络的常数权值的迭代规则，基于最优执行‑评判网络值对机器人系统进行最优控制，使机器人系统进行物体抓取。本发明通过对机器人系统信号的采集，不断迭代带折扣参数的神经网络权值，得到最优权值向量，获得最优决策控制方法，获得机器人系统最优控制决策，通过机器人系统对物体进行抓取。
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公开(公告)号：CN119455366A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411610771.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于触听融合的智能盲人象棋实现方法及装置，涉及智能辅助设备技术领域。该方法包括：通过设置于棋盘内部的霍尔效应传感器获取输出电压，根据输出电压得到棋盘上的棋子类型以及棋盘上的棋子位置；通过设置于触摸感知小板内部的电阻式触摸板电路获取手指压力，根据手指压力、棋盘上的棋子类型以及棋盘上的棋子位置得到手指对应的棋子类型以及手指对应的棋子位置；通过设置于棋盘内部的语音提示模块，将输出电压转化为语音信号进行输出；通过设置于棋盘内部的智能裁判功能模块，根据输出电压判断棋子移动的合法性。涉及一种为盲人设计的象棋游戏设备，结合触摸感知、语音提示和智能裁判功能，旨在提升盲人参与象棋活动的体验。
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