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公开(公告)号：CN117106438A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310833186.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种核壳结构锡基钙钛矿纳米晶制备方法及应用。本发明调整铯源和亚锡源的投料比及油胺油酸的比例，通过一步热注入方法，得到了溴化铯为壳层，锡基钙钛矿为核层的纳米晶；进一步利用上述纳米晶制备了发光二极管器件。上述锡基钙钛矿纳米晶具有持续稳定的高荧光量子产率，基于该纳米晶制备的发光二极管器件具有很高的发光效率。
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公开(公告)号：CN109956869B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910016725.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种室温磷光苯甲酸酯类化合物，并采用高效的一步法制备苯甲酸酯类化合物，从而使得制备得到的苯甲酸酯类化合物具有在室温下的明显磷光现象，从而拓展了苯甲酸酯类化合物的应用范围，可广泛应用于磷光材料中使用。
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公开(公告)号：CN109956869A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910016725.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种室温磷光苯甲酸酯类化合物，并采用高效的一步法制备苯甲酸酯类化合物，从而使得制备得到的苯甲酸酯类化合物具有在室温下的明显磷光现象，从而拓展了苯甲酸酯类化合物的应用范围，可广泛应用于磷光材料中使用。
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公开(公告)号：CN103744974B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410012810.9
申请日：2014-01-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种局部兴趣点选取的方法及设备，其中，获取待检测图像所有的局部兴趣点以及每一局部兴趣点的属性；根据属性的重要性获取每一局部兴趣点的重要性；根据局部兴趣点的重要性，采用预设的选取规则选取待检测图像的至少一个局部兴趣点。其中，属性的重要性为通过训练预设的多个图像中每一图像的每一局部兴趣点的属性得到；预设的选取规则为所述局部兴趣点的重要性大于设定阈值，局部兴趣点的数量满足设定范围。上述方法选取的局部兴趣点能够反映图像的特征，且能够提高图像检索和图像匹配的准确率，同时可利用选取的局部兴趣点对应的局部特征描述子进一步聚合成全局特征描述子，从而提高全局特征描述子在图像检索和匹配中的准确率。
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公开(公告)号：CN104616012A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410182901.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4671
Abstract: 本发明提供一种获取紧凑全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取待处理图像的可伸缩全局特征描述子；根据所述可伸缩全局特征描述子中每一维度上的数值，对所述可伸缩全局特征描述子进行二值化处理，得到包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子；根据预设的比特选择表，从包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子中选择若干个比特，将选择的若干个比特组成紧凑全局特征描述子。上述方法能够将可伸缩全局特征描述子压缩成长度很小检索性能很优的紧凑全局特征描述子，相比现有技术中的全局特征描述子压缩技术，时间复杂度更低，内存占用量更少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102521618B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110358181.1
申请日：2011-11-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种局部描述子的提取方法、图片检索方法及图像匹配方法，其中，提取方法包括：获取预检索的目标图片的一个以上的兴趣点；获取所述目标图片中与每一兴趣点对应的N个子扇区；针对每一兴趣点，根据N个子扇区中每一子扇区内部的像素建立像素梯度方向直方图，得到与N个子扇区对应的N个多维原始子局部描述子；将每一多维原始子局部描述子与预置权重相乘，得到N个多维加权子局部描述子；在预置的量化词典中查找与所述多维加权子局部描述子相似的视觉单词，得到与每一兴趣点对应的N个视觉单词；将查找的所有兴趣点的所有视觉单词组成所述目标图片的局部描述子。上述提取方法获取的局部描述子具有较好的判决力。
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公开(公告)号：CN103226589A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310127331.7
申请日：2013-04-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种获取图像的紧凑全局特征描述子的方法及图像检索方法，其中，该方法包括：获取图像的至少一个局部特征描述子，从所有的局部特征描述子中选取一个或多个局部特征描述子，将所选取的局部特征描述子进行降维，获得降维后的局部特征描述子；根据第一规则，将降维后的局部特征描述子转换为用于表达图像视觉特征的全局特征描述子；将全局特征描述子进行数据压缩，得到图像的紧凑全局特征描述子；其中，全局特征描述子的字节大小可根据第一规则中的参数值的变化而变化。上述方法获取的全局视觉特征更加紧凑并具有可伸缩性，解决了现有技术中内存较低的移动终端上空间不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN102521618A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110358181.1
申请日：2011-11-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种局部描述子的提取方法、图片检索方法及图像匹配方法，其中，提取方法包括：获取预检索的目标图片的一个以上的兴趣点；获取所述目标图片中与每一兴趣点对应的N个子扇区；针对每一兴趣点，根据N个子扇区中每一子扇区内部的像素建立像素梯度方向直方图，得到与N个子扇区对应的N个多维原始子局部描述子；将每一多维原始子局部描述子与预置权重相乘，得到N个多维加权子局部描述子；在预置的量化词典中查找与所述多维加权子局部描述子相似的视觉单词，得到与每一兴趣点对应的N个视觉单词；将查找的所有兴趣点的所有视觉单词组成所述目标图片的局部描述子。上述提取方法获取的局部描述子具有较好的判决力。
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公开(公告)号：CN104615614B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201410183602.5
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种获取可伸缩全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取图像的局部特征描述子；根据全局特征描述子生成规则，对局部特征描述子进行转换，得到用于组成全局特征描述子的第一累积梯度向量和第二累积梯度向量；将所述第一累积梯度向量和第二累积梯度向量选择性组合，生成可伸缩全局特征描述子。采用本发明的方法获取的可伸缩全局特征描述子能够降低现有技术中全局特征描述子的占用空间，提高描述子在图像检索过程的检索效率。
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