公开(公告)号：CN110286270A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910554185.3

申请日：2019-06-25

Applicant: 北京理工大学 ,  中国计量科学研究院

Inventor： 宋勇 ,  张旭 ,  宋振飞 ,  薛正辉 ,  任武 ,  张子烁 ,  曾庆运

IPC: G01R29/08

Abstract: 本发明公开的基于量子相干效应的体内电场测量装置，属于人体通信与电场测量的交叉领域。本发明包括半导体激光器及其控制单元、激光调控光路、光纤耦合原子气室电场探头和光电探测单元；所述激光器及其控制单元根据实际需求分别发射弱探测光和强耦合光；光纤耦合原子气室电场探头用于实现探测光和耦合光于光纤耦合原子气室同一端入射，即实现探测光和耦合光同向输入；激光调控光路分别对弱探测光和强耦合光的功率、频率和偏振态调整；光电探测单元实现对于EIT光谱的探测和显示。本发明通过光纤耦合原子气室电场探头使光纤穿透体内实现体内电场测量，从而促进植入式生物医疗系统在疾病诊断和治疗中的应用。

公开(公告)号：CN113850842A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111127342.6

申请日：2021-09-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋勇 ,  白亚烁 ,  赵宇飞 ,  周雅 ,  张子烁 ,  武喜艳

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力掩膜的抗遮挡目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。针对现有跟踪方法，在目标存在遮挡的情况下，容易出现跟踪飘移的问题，本方法首先通过加入注意力机制的特征提取网络对候选区域图像进行特征提取；然后，利用AMGN网络，根据提取到的候选区域特征和空间注意力矩阵，得到遮挡特征样本，用以在特征空间模拟多种目标遮挡情况，增强遮挡正样本；最后，利用判别网络，根据第二、三卷积层遮挡特征样本的融合对特征属于目标还是背景进行区分，最终实现遮挡情况下的目标跟踪。本方法适用于视频监控、人机交互及无人驾驶等领域，对运动目标进行精确跟踪。

公开(公告)号：CN110286270B

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN201910554185.3

申请日：2019-06-25

Applicant: 北京理工大学 ,  中国计量科学研究院

Inventor： 宋勇 ,  张旭 ,  宋振飞 ,  薛正辉 ,  任武 ,  张子烁 ,  曾庆运

IPC: G01R29/08

Abstract: 本发明公开的基于量子相干效应的体内电场测量装置，属于人体通信与电场测量的交叉领域。本发明包括半导体激光器及其控制单元、激光调控光路、光纤耦合原子气室电场探头和光电探测单元；所述激光器及其控制单元根据实际需求分别发射弱探测光和强耦合光；光纤耦合原子气室电场探头用于实现探测光和耦合光于光纤耦合原子气室同一端入射，即实现探测光和耦合光同向输入；激光调控光路分别对弱探测光和强耦合光的功率、频率和偏振态调整；光电探测单元实现对于EIT光谱的探测和显示。本发明通过光纤耦合原子气室电场探头使光纤穿透体内实现体内电场测量，从而促进植入式生物医疗系统在疾病诊断和治疗中的应用。

公开(公告)号：CN113850842B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202111127342.6

申请日：2021-09-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋勇 ,  白亚烁 ,  赵宇飞 ,  周雅 ,  张子烁 ,  武喜艳

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力掩膜的抗遮挡目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。针对现有跟踪方法，在目标存在遮挡的情况下，容易出现跟踪飘移的问题，本方法首先通过加入注意力机制的特征提取网络对候选区域图像进行特征提取；然后，利用AMGN网络，根据提取到的候选区域特征和空间注意力矩阵，得到遮挡特征样本，用以在特征空间模拟多种目标遮挡情况，增强遮挡正样本；最后，利用判别网络，根据第二、三卷积层遮挡特征样本的融合对特征属于目标还是背景进行区分，最终实现遮挡情况下的目标跟踪。本方法适用于视频监控、人机交互及无人驾驶等领域，对运动目标进行精确跟踪。

公开(公告)号：CN113744311A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202111024719.5

申请日：2021-09-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋勇 ,  张子烁 ,  杨昕 ,  赵宇飞 ,  赵晨阳

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开的基于全连接注意力模块的孪生神经网络运动目标跟踪方法，属于计算机视觉跟踪技术领域。本发明在利用孪生神经网络提取图片特征后，利用全连接注意力模块对模板分支提取的模板特征处理，该模板特征融合原模板特征后作为注意力加强的模板特征与进行相同操作的更新模板特征相结合，得到的新模板特征与搜索特征融合，实现模板特征的自注意和互注意，提升鲁棒性；根据融合加强模板特征和搜索特征的响应图，得到对应搜索图中目标的位置信息和尺寸偏移信息；根据每固定帧的网络预测结果对更新模板分支的输入进行更新，提升跟踪精度。本发明在目标发生剧烈形变、短暂消失后重现或遮挡等条件下，仍然能持续稳定地实现目标跟踪。