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公开(公告)号：CN118761288B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411232922.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/10 , G16C60/00 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种机织复合材料复杂结构预制体形态的数字化表征方法、系统、设备和存储介质，涉及材料分析技术领域，本方法建立了三维机织物宏观各向异性超弹性本构模型和三维机织物细观精细化单胞几何模型，提出了一种宏细观结合的数值模拟方法用于数字化表征三维机织复合材料复杂结构纤维预制体几何形态，有效预测了复杂成型过程后的预制体细观纱线的走向与截面形态变化，为后续机织复合材料复杂结构的力学性能分析提供一个精细化的细观几何模型。
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公开(公告)号：CN116381663B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310649187.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京中建建筑科学研究院有限公司 , 北京理工大学重庆创新中心 , 中国建筑一局(集团)有限公司
Abstract: 本申请涉及雷达成像的技术领域，尤其是涉及一种MIMO雷达图像的栅瓣抑制方法、系统、设备及介质。其中，MIMO雷达图像的栅瓣抑制方法包括：获取MIMO雷达的阵列图像信息，其中，所述阵列图像信息包括全阵列雷达图像和多幅子阵列雷达图像；根据所述多幅子阵列雷达图像计算相位加权因子PF；根据所述多幅子阵列雷达图像计算幅度加权因子AF；将所述全阵列雷达图像、所述相位加权因子PF和所述幅度加权因子AF相乘，生成栅瓣抑制后的雷达图像。本申请将全阵列雷达图像、相位加权因子PF和幅度加权因子AF相乘，生成栅瓣抑制后的雷达图像，有效抑制MIMO雷达成像时存在的栅瓣。
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公开(公告)号：CN112365494A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011379942.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习预测边缘的矿石物料图像分割方法，属于计算机视觉技术领域。本方法首先利用基于深度学习的边缘检测算法计算出矿石物料原始图片每个位置像素点是物体边缘的概率。在此基础上，通过对概率图的阈值化处理，生成物料图片的粗略分割结果。然后，基于分割结果，进行距离变换和种子点选取，目的是在粘连区域生成多个种子点，后续分水岭算法的输入图像为深度学习预测的边缘概率图。最后，通过逻辑运算组合阈值化和分水岭算法分割结果，从而高效、准确地生成矿石物料分割图像。与现有技术相比，本方法能够快速准确对密集、粘连物料图像进行分割，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN105809106B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610099028.4
申请日：2016-02-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的车辆队形跟驰检测方法，车队按照行列排列，列方向按照地面引导线设置，每一行设置一个基准方向，沿基准方向的最末的车辆为基准车，在车队中每个车体的前端安装前向摄像头，每个车体靠近基准车的一侧设置侧向摄像头、另一侧设置靶标；调整前向摄像头使地面引导线在图像正中，调整侧向摄像头使靶标在图像正中；在开始时刻，获取标准前视画面和标准侧视画面，并设置标准刻线和标准靶标，标准刻线与引导线重合、标准靶标与基准车靶标重合；在车辆跟驰过程中，计算引导线偏离标准刻线的距离和偏离角、以及靶标偏离距离，最终解算出引导线实际偏离量，以及车辆与基准车的纵向距离，对车辆行驶方向进行调整。
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公开(公告)号：CN106218500A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610606172.2
申请日：2016-07-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端交互的车用智能三角警示牌，该三角警示牌包括移动平台、三角警示牌、无线天线、主控制器和终端移动服务器；三角警示牌、无线天线和主控制器均安装在移动平台上，三角警示牌、无线天线和移动平台均与主控制器连接；终端移动服务器用于发送用户的操作指令，主控制器通过无线天线接收用户的操作指令，并根据所述操作指令控制移动平台的运动和控制三角警示牌的状态。本发明通过移动终端对其进行远程控制，实现一键自动放置三角警示牌和手动遥控摆放三角警示牌。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105539430A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511006026.8
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B60W30/06 , B60W40/02 , B60W50/08 , B60W2550/10
Abstract: 本发明公开了一种基于手持终端的人车交互智能泊车方法。使用本发明通过手持终端点选或自动识别的方式实现人车交互功能，能够使车辆获取用户指定的泊车车位与车辆的相互位置关系，实现人车交互功能；而且本发明合理的对泊车路径进行规划，选取多个备选停车准备位置，规划多条行驶路线，进而能够更好地完成自主泊车。此外，本智能泊车系统通过用户点选或自动识别手持终端获取的车辆周围环境的俯视图上的车辆与泊车车位的方式，使用户直观地了解车辆周围环境信息，通过点选或手持终端自动识别方式使车辆获取车辆与泊车车位在图中的位置。
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公开(公告)号：CN104933409A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510321356.X
申请日：2015-06-12
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06K9/00798 , G06K9/4604
Abstract: 本发明提供一种基于全景图像点线特征的车位识别方法，具体过程为：一、获得车辆周围地面的全景俯视图像，对所述全景俯视图像做滤波和二值化处理，获得二值化图像；二、组织二值化图像中的点生成点集合WhitePointR和WhitePointC；三、逐个遍历点集WhitePointR中的点，构建图像中的横向线段，获得横向线段集合WhiteLineR；逐个遍历点集WhitePointC中的点，构建图像中的纵向线段，获得纵向线段集合WhiteLineC；四，从横向线段集合WhiteLineR和纵向线段集合WhiteLineC中寻找满足构成车位要求的线段；五，在车位线集合中添加限制，剔除重复车位，得到检测结果。利用本发明的检测结果能够给出所有全景视野中的所有潜在车位，尤其是城市场景中的连续车位情况。
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公开(公告)号：CN119498778A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411513301.4
申请日：2024-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/372 , A61B5/398 , A61B5/397 , A61B5/346 , A61B5/0205 , A61B5/11 , G16H50/30 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及睡眠质量监测评估领域，尤其是提出了一种睡眠质量监测评估的方法和系统。首先对多导睡眠图(PSG)数据进行采集和质量增强预处理，然后设计了一个自适应的时空特征学习网络KAN‑BiLSTM‑Transformer，用于自动提取睡眠信号的判别性特征。网络由Kolmogorov‑Arnold网络(KAN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和Transformer组成，能够充分挖掘多模态信号的时空依赖关系。在训练阶段，引入了加权Dice损失和时序平滑损失，并采用自监督预训练范式进行参数优化。应用时，将睡眠信号输入训练好的网络，可自动预测时间窗对应的睡眠分期。该方法有望成为人们睡眠质量检测评估的辅助工具。
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公开(公告)号：CN116381663A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310649187.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京中建建筑科学研究院有限公司 , 北京理工大学重庆创新中心 , 中国建筑一局(集团)有限公司
Abstract: 本申请涉及雷达成像的技术领域，尤其是涉及一种MIMO雷达图像的栅瓣抑制方法、系统、设备及介质。其中，MIMO雷达图像的栅瓣抑制方法包括：获取MIMO雷达的阵列图像信息，其中，所述阵列图像信息包括全阵列雷达图像和多幅子阵列雷达图像；根据所述多幅子阵列雷达图像计算相位加权因子PF；根据所述多幅子阵列雷达图像计算幅度加权因子AF；将所述全阵列雷达图像、所述相位加权因子PF和所述幅度加权因子AF相乘，生成栅瓣抑制后的雷达图像。本申请将全阵列雷达图像、相位加权因子PF和幅度加权因子AF相乘，生成栅瓣抑制后的雷达图像，有效抑制MIMO雷达成像时存在的栅瓣。
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公开(公告)号：CN105539430B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201511006026.8
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手持终端的人车交互智能泊车方法。使用本发明通过手持终端点选或自动识别的方式实现人车交互功能，能够使车辆获取用户指定的泊车车位与车辆的相互位置关系，实现人车交互功能；而且本发明合理的对泊车路径进行规划，选取多个备选停车准备位置，规划多条行驶路线，进而能够更好地完成自主泊车。此外，本智能泊车系统通过用户点选或自动识别手持终端获取的车辆周围环境的俯视图上的车辆与泊车车位的方式，使用户直观地了解车辆周围环境信息，通过点选或手持终端自动识别方式使车辆获取车辆与泊车车位在图中的位置。
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