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公开(公告)号：CN114105301B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111511802.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: C02F3/30
Abstract: 一种缺氧MBR强化内源反硝化实现低C/N污水高效脱氮的装置和方法，属于污水生物处理领域。所述装置主要包括原水水箱、MBR反应器、出水水箱、原位膜清洗和控制系统组成。所述MBR反应器分为厌氧段、好氧段、缺氧段，其中，缺氧段设置膜组件；所述方法为首先通过聚磷菌、聚糖菌在厌氧条件下强化合成内碳源并进行厌氧释磷，之后在好氧条件下进行硝化反应生成NO3‑‑N，缺氧条件下发生内源反硝化反应将NO3‑‑N还原为N2。缺氧MBR强化内源反硝化与传统硝化反硝化相比对于外碳源的利用率更高，污泥产率更低的同时出水水质更好。并且，引入原位膜清洗和控制系统利用PLC控制系统控制柔性膜清洁装置实施对平板陶瓷膜的原位物理清洗，有效减缓了膜污染问题。
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公开(公告)号：CN116486388A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310437259.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 北京市南水北调团城湖管理处 , 北京工业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出一种断路器状态的双因子校验方法和系统。其中，方法包括：首先是设计目标提取模块精准识别断路器手车上的文字标识目标框用以判别手车车窗中的断路器状态，利用文字检测的方式检测监控视频中断路器手车上的文字，对网络的精准识别能力、与目标框贴合程度提出了更高要求；其次设计多输入的神经网络对于指示灯图像和手车车窗图像两个输入进行识别比较。本发明具有检测更加精准、贴合，有效解决了人工巡查方法易受主观因素影响、现有文字检测网络的方法精准性、贴合程度不足的问题。
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公开(公告)号：CN115661032A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211161069.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂背景的路面病害智能检测方法，构建用于训练的路面病害图像数据集；构建轻量、高效的路面病害检测模型；训练轻量、高效的路面病害检测模型；利用路面病害检测模型对路面病害图像进行自动检测与识别。本发明基于路面病害类型的图像特征，通过在骨干网络中添加注意力模块增强网络在复杂背景环境下对路面病害关键特征的学习能力，并基于轻量化的卷积神经网络结构组件对网络中的卷积模块进行改进，构建路面病害检测模型，实现了复杂背景环境下多种路面病害类型的快速、准确检测，解决了现有路面病害检测算法容易受光照、阴影、车道线、旁车、井盖等复杂背景信息干扰、检测精度较低、模型体积较大难以部署的难题。
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公开(公告)号：CN112084843A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010735133.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的多光谱河道遥感监测方法，实现对于多光谱河道遥感图像中的河流区域的识别与河道宽度监测的任务。基于多光谱遥感图像的光谱信息，发明一种基于半监督学习的目标区域分类方法，以及基于集成学习的目标区域分类结果融合方法。该方法通过对于多光谱遥感图像进行基于对称卷积神经网络的特征提取，并基于半监督学习和集成学习实现多光谱遥感图像的区域分类识别任务。最后基于计算机视觉设计理念，实现了河道宽度的自动测量监测。
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公开(公告)号：CN106331711B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610743876.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/154 , H04N19/149 , H04N19/19 , H04N21/2662
Abstract: 本发明公开一种基于网络特征与视频特征的动态码率控制方法，通过两类特征与接收端视频质量之间的相互关系，建立接收端视频质量失真模型；进一步通过分析接收端视频质量与输出码率之间的关系，结合前述的视觉关注度重构率失真模型；然后研究融合反馈信息的编码参数动态偏置范围预测方法，实现接收端视频质量与码率控制误差联动调整；最终建立融合网络特征和视频内容特征的分级动态码率控制机制，力争在保证编码器输出码率与信道环境相匹配的同时，实现接收端视频质量的提升，在保持视频重建图像质量的前提下，提高码率控制精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106210747A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610569089.2
申请日：2016-07-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/70 , H04N19/60 , H04N19/593 , H04N19/46 , H04N19/44
CPC classification number: H04N19/70 , H04N19/44 , H04N19/46 , H04N19/593 , H04N19/60
Abstract: 本发明属于视频压缩编码领域，公开了一种基于四叉树概率预测的低复杂度视频编码方法，基于编码器内部参数，对编码帧四叉树的根节点和树深度进行预测，并定期对预测四叉树的根节点和树深度进行更新，保证后续编码帧的预测精度。采用本发明的技术方案，在全帧内、低延时、随机接入等有损压缩配置下均可以实现不同程度的编码时间节省，且码率增加较少，重建图像主观质量较好。
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公开(公告)号：CN103618900B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310591430.0
申请日：2013-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/186 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知特征和编码信息的视频感兴趣区域提取方法，涉及视频编码领域。本发明包括以下步骤：首先从原始视频流中提取当前编码宏块的亮度信息；然后，利用当前编码宏块的帧间预测模式类型，标识空域视觉特征显著度区域；再以前一帧编码宏块分别在水平和垂直方向上的平均运动矢量为动态双阈值，根据当前编码宏块的水平及垂直方向的运动矢量与动态双阈值的比较结果，标识时域视觉特征显著度区域；最后结合空域和时域视觉特征显著度区域的标识结果，定义视频感兴趣优先级，实现视频感兴趣的自动提取。本发明方法可为基于ROI（Region of Interest,ROI）的视频编码技术提供重要编码依据。
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公开(公告)号：CN104602001A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510023402.8
申请日：2015-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/137 , H04N19/105
Abstract: 本发明公开了一种基于帧差图像的低码率视频编码方法，输入视频序列，若当前输入帧fn为I帧图像且不是最后一帧图像，则分别读取当前帧fn和参考帧fn+1的Y，Cb，Cr三个分量；获得帧差图像的亮度分量DY，色度分量DCb和DCr；分别进行尺度变换；得到变换后的帧差分量RY、RCb和RCr；将RY，RCb和RCr分量顺序存储合成新的帧差图像DR；将新的帧差图像DR替代原视频序列中的I帧图像，与P帧图像和B帧图像共同组成新的视频序列，作为HEVC视频编码器的编码对象进行常规视频编码；否则，直接进入HEVC视频编码器进行常规视频编码；输出编码码流。在保持视频重建图像质量的前提下，实现低码率视频编码，提高视频编码压缩比，节省比特资源，缓解视频编码的重建图像质量与编码资源占用之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN104539962A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510025201.1
申请日：2015-01-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/30 , H04N19/567 , H04N19/167 , H04N19/109 , H04N19/11
CPC classification number: H04N19/36 , H04N19/10 , H04N19/103 , H04N19/11 , H04N19/124 , H04N19/127 , H04N19/132 , H04N19/139 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/167 , H04N19/17 , H04N19/176 , H04N19/37 , H04N19/53
Abstract: 本发明公开了一种融合视觉感知特征的可分层视频编码方法，包括视觉感兴趣区域优先级的设定以及视频编码资源分配方案的设定，前者为：鉴于视频图像内容的丰富性和人眼视觉选择性注意机制，将视频内容分别进行时域和空域视觉特征显著度分析，完成视觉感兴趣区域优先级标注，后者表现为：为在保证视频编码质量和压缩效率的同时，提高视频编码实时性能，依据视觉感兴趣区域优先级，首先满足感兴趣区域宏块的编码资源最优化，实现分层编码，本文提出的视频编码方案有效缓解了编码复杂度与编码效率之间的矛盾，与H.264/AVC国际视频编码标准相比，能够在保持较高视频图像质量和低压缩码率的前提下，将编码速度平均提高约80％，显著改善了视频编码性能。
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公开(公告)号：CN102510496B
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201110312504.3
申请日：2011-10-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于感兴趣区域的快速降尺寸转码方法，属于计算机数字视频转码技术领域。本发明步骤：(1)获取输入H.264编码码流中的编码信息，包括：帧间编码模式、运动矢量和离散余弦变换系数；将CIF格式像素的视频降尺寸为QCIF格式，即176像素×144像素；(2)根据图像纹理特征，利用运动边缘检测划分运动区域和背景区域；(3)对位于不同区域内的宏块，根据其运动特征采用相应的帧间模式；对位于运动区域的宏块，根据其运动差异性分别选择自适应运动矢量下采样方法或者最严重加权法进行运动矢量重建，对位于背景区域的宏块采用平均加权法进行运动矢量重建，对位于运动目标边缘和内部的宏块进行运动搜索。本方法既能够保证转码后视频质量，又解决了降尺寸转码实时性问题。
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