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公开(公告)号：CN114627151A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111117421.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群对空中目标运动状态跟踪方法，包括以下步骤：t帧时刻，多个无人机检测各自视角下的目标位置，多个无人机预测各自视角下t+1帧时刻目标的位置；t+1帧时刻，多个无人机检测各自视角下的目标位置，将检测的目标位置与各自预测的目标位置比对，实现多个无人机各自对目标运动状态的跟踪；多个无人机相互之间对各自跟踪的目标进行标识匹配，使得多个无人机对同一目标的标识相同。本发明公开的无人机集群对空中目标运动状态跟踪方法，对目标运动状态跟踪的准确度高，解决无人机集群时多视场对多目标运动状态跟踪过程中多目标身份匹配混乱的问题。
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公开(公告)号：CN108198184B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810019388.8
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种造影图像中血管分割的方法和系统，包括：将盈片图像中的每个像素坐标作为基准坐标，从蒙片图像中选取一个与该基准坐标匹配的像素坐标，作为对比坐标；分别在盈片图像和蒙片图像中提取相同大小的子图像，构成一个图像对；将所有图像对输入至双通道卷积神经网络，输出第一血管分割图像；根据预设规则对每个参考图像提取多个不同尺度的图像，将所有不同尺度的图像输入至多尺度卷积神经网络，输出第二血管分割图像，对所述第二血管分割图像进行显示。本发明通过双通道卷积神经网络和多尺度卷积神经网络进行两次分类，使得最终的显示图像中血管边界清楚、细节明显，同时整个过程实现了全自动交互，效率极高。
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公开(公告)号：CN105748078A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610087461.6
申请日：2016-02-16
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: A61B5/112 , A43D1/025 , A61B5/6807 , A61B5/6829
Abstract: 本发明涉及一种基于压力传感鞋垫的足底压力测量装置及系统。该压力传感鞋垫包括：所述压力传感器模块设置在所述柔性PCB板上，用于将足底的压力转换成模拟电压信息通过数据排线输出；所述保护套包括第一保护层与第二保护层，所述第一保护层设置在所述柔性PCB板上方，所述第二保护层设置在所述柔性PCB板下方，所述第一保护层与所述第二保护层的边缘缝合。该装置基于本发明实施例提供的压力传感鞋垫制成。该系统包括本发明提供的基于压力传感鞋垫的足底压力测量装置。本发明减少传感器的使用数量，降低了成本；同时采用低功耗的元器件，从而提高了测量的续航时间，适用于日常生活。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115982835A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111660119.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑优化的无人机设计方法，包括构建机身设计域；基于机身设计域构建机身拓扑优化模型，获得机身三维模型；根据三维模型制造最终的机身。本发明提供的基于拓扑优化的无人机设计方法，能够有效降低人为经验主义因素对机身结构设计的影响，从理论上最大程度地提高材料的设计结构地利用效率，提高结构设计效率和性能。
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公开(公告)号：CN108198184A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810019388.8
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种造影图像中血管分割的方法和系统，包括：将盈片图像中的每个像素坐标作为基准坐标，从蒙片图像中选取一个与该基准坐标匹配的像素坐标，作为对比坐标；分别在盈片图像和蒙片图像中提取相同大小的子图像，构成一个图像对；将所有图像对输入至双通道卷积神经网络，输出第一血管分割图像；根据预设规则对每个参考图像提取多个不同尺度的图像，将所有不同尺度的图像输入至多尺度卷积神经网络，输出第二血管分割图像，对所述第二血管分割图像进行显示。本发明通过双通道卷积神经网络和多尺度卷积神经网络进行两次分类，使得最终的显示图像中血管边界清楚、细节明显，同时整个过程实现了全自动交互，效率极高。
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公开(公告)号：CN114627151B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111117421.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群对空中目标运动状态跟踪方法，包括以下步骤：t帧时刻，多个无人机检测各自视角下的目标位置，多个无人机预测各自视角下t+1帧时刻目标的位置；t+1帧时刻，多个无人机检测各自视角下的目标位置，将检测的目标位置与各自预测的目标位置比对，实现多个无人机各自对目标运动状态的跟踪；多个无人机相互之间对各自跟踪的目标进行标识匹配，使得多个无人机对同一目标的标识相同。本发明公开的无人机集群对空中目标运动状态跟踪方法，对目标运动状态跟踪的准确度高，解决无人机集群时多视场对多目标运动状态跟踪过程中多目标身份匹配混乱的问题。
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公开(公告)号：CN108335284B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201810020168.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种冠脉血管中心线匹配方法和系统。其中，方法包括：根据当前帧完整冠脉血管中心线的图像，获取候选起始点集和候选终止点集；根据候选起始点集和候选终止点集，利用深度优先搜索算法，获取候选中心线；利用动态时间规整算法，获取候选中心线与上一帧完整冠脉血管中心线的图像中匹配的冠脉血管中心线的特征距离，根据特征距离确定匹配的冠脉血管中心线。系统包括：端点获取模块，用于获取候选起始点集和候选终止点集；搜索模块，用于利用深度优先搜索算法获取候选中心线；匹配模块，用于利用动态时间规整算法确定匹配的冠脉血管中心线。本发明提供的一种冠脉血管中心线匹配方法和系统，能够快速、准确地获取匹配的冠脉血管中心线。
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公开(公告)号：CN108335284A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810020168.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种冠脉血管中心线匹配方法和系统。其中，方法包括：根据当前帧完整冠脉血管中心线的图像，获取候选起始点集和候选终止点集；根据候选起始点集和候选终止点集，利用深度优先搜索算法，获取候选中心线；利用动态时间规整算法，获取候选中心线与上一帧完整冠脉血管中心线的图像中匹配的冠脉血管中心线的特征距离，根据特征距离确定匹配的冠脉血管中心线。系统包括：端点获取模块，用于获取候选起始点集和候选终止点集；搜索模块，用于利用深度优先搜索算法获取候选中心线；匹配模块，用于利用动态时间规整算法确定匹配的冠脉血管中心线。本发明提供的一种冠脉血管中心线匹配方法和系统，能够快速、准确地获取匹配的冠脉血管中心线。
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