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公开(公告)号：CN119871271A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510028159.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 武汉乾峯智能科技有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种用于大型轴套类零件的柔性装配工具，包括：第一位移组件、以及设于所述第一位移组件内的第二位移组件、夹具，所述第二位移组件与所述第一位移组件滑动连接，所述夹具设于所述第二位移组件上，以实现所述夹具上夹持的工件在X、Y、Z轴三个方向的移动；所述夹具的底部设有旋转支撑件，用以承载工件并旋转工件角度。其有益效果是：升降组件、第二位移组件以及夹具和旋转支撑件的配合设计，可精确地对工件进行定位并夹紧，能够快速且准确地对工件进行装配，同时能适用不同尺寸工件的装配，相比传统的方法，极大地缩短了装配时间、降低了工装更换频率，降低了装配成本。
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公开(公告)号：CN113434918A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110717686.6
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于文本的三维体素模型生成方法，属于从文本到三维体素模型的跨模态生成领域。本发明通过文本编码器将自然语言处理为计算机能够理解的文本向量；通过条件生成对抗网络框架使生成器获得生成匹配文本描述模型的能力；通过重建模型标签的判别器，指导生成器训练生成更为精致的模型；通过使生成器在不同阶段生成不同分辨率下的三维体素模型，将三维体素模型传递给不同阶段的判别器，并对其结果进行联合训练，使生成器能够应对高分辨率模型生成任务且生成模型更精致；通过在高分辨率模型判别器中加入局部判别器提升其处理高数据量及模型细节能力，提升三维体素模型生成结果的精致度和分辨率。本发明具有适用性广、生成效果好的优点。
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公开(公告)号：CN113191375A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110642098.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于联合嵌入的文本到多对象图像生成方法，属于从文本到图像的跨模态生成领域。本发明实现方法为：将文本描述输入到语义编码器中得到文本和图像的联合语义特征，将文本输入到空间布局编码器中得到文本和分割图的联合空间特征，联合语义特征和空间特征都包含句子级和单词级。使用动态融合模块分别融合单词级特征和句子级特征。将融合得到的句子级特征喂入生成式对抗网络中的初始生成器中，生成低分辨率图像，将融合得到的单词级特征喂入到后续生成器中，生成精细高分辨率图像。构建由多对生成器和判别器组成的级联生成式对抗网络，并通过设计损失函数在数据集上训练生成对抗网络，使用训练得到的生成器生成对应图像。
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公开(公告)号：CN113191375B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110642098.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V30/18 , G06V30/19 , G06V30/148 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于联合嵌入的文本到多对象图像生成方法，属于从文本到图像的跨模态生成领域。本发明实现方法为：将文本描述输入到语义编码器中得到文本和图像的联合语义特征，将文本输入到空间布局编码器中得到文本和分割图的联合空间特征，联合语义特征和空间特征都包含句子级和单词级。使用动态融合模块分别融合单词级特征和句子级特征。将融合得到的句子级特征喂入生成式对抗网络中的初始生成器中，生成低分辨率图像，将融合得到的单词级特征喂入到后续生成器中，生成精细高分辨率图像。构建由多对生成器和判别器组成的级联生成式对抗网络，并通过设计损失函数在数据集上训练生成对抗网络，使用训练得到的生成器生成对应图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102044247B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910235644.8
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一种针对VoIP语音的客观评测方法，在VoIP的发送端获得原始语音；在接收端获得引入损伤的失真语音；通过预处理模块划分原始语音和失真语音，得到语句信息，利用编解码器损伤评估模块A计算对齐语句的编解码器损伤，利用编解码器损伤评估模块B计算有拉伸或压缩的语句的质量损伤，利用延时损伤评估模块评测端到端延时和内部的延时对语音的影响；利用拟合模块最终得到语音质量客观评测分值。该方法经过了网络编解码器和自适应抖动缓冲器等的语音质量，比单用PESQ更为精确，并且考虑了延时损伤，也可以对会话质量进行评测。同时，相对于由E模型得到的与主观分值的相关度，本发明更加适合于客观评测有网络损伤的语音。
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公开(公告)号：CN102044247A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910235644.8
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一种针对VoIP语音的客观评测方法，在VoIP的发送端获得原始语音；在接收端获得引入损伤的失真语音；通过预处理模块划分原始语音和失真语音，得到语句信息，利用编解码器损伤评估模块A计算对齐语句的编解码器损伤，利用编解码器损伤评估模块B计算有拉伸或压缩的语句的质量损伤，利用延时损伤评估模块评测端到端延时和内部的延时对语音的影响；利用拟合模块最终得到语音质量客观评测分值。该方法经过了网络编解码器和自适应抖动缓冲器等的语音质量，比单用PESQ更为精确，并且考虑了延时损伤，也可以对会话质量进行评测。同时，相对于由E模型得到的与主观分值的相关度，本发明更加适合于客观评测有网络损伤的语音。
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公开(公告)号：CN113434918B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110717686.6
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/27 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种基于文本的三维体素模型生成方法，属于从文本到三维体素模型的跨模态生成领域。本发明通过文本编码器将自然语言处理为计算机能够理解的文本向量；通过条件生成对抗网络框架使生成器获得生成匹配文本描述模型的能力；通过重建模型标签的判别器，指导生成器训练生成更为精致的模型；通过使生成器在不同阶段生成不同分辨率下的三维体素模型，将三维体素模型传递给不同阶段的判别器，并对其结果进行联合训练，使生成器能够应对高分辨率模型生成任务且生成模型更精致；通过在高分辨率模型判别器中加入局部判别器提升其处理高数据量及模型细节能力，提升三维体素模型生成结果的精致度和分辨率。本发明具有适用性广、生成效果好的优点。
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公开(公告)号：CN102044248B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910235645.2
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L19/00
Abstract: 本发明为一种针对流媒体音频质量的客观评测方法，在发送端获得原始音频，在接收端获得经过网络传输后引入了编解码器、丢包、延时抖动损伤的失真音频；针对带有网络特性的失真的音频进行预处理和对齐模块处理后，经过音频质量的感知评估PEAQ输出去掉延时和抖动的失真音频；对原始音频和对齐后的失真音频进行编解码器及丢包损伤质量评测；对于失真音频和对齐后的失真音频间的延时抖动带来的损伤进行网络损伤评估的客观质量评测；把这两部分损伤的质量评测值拟合，得到原始音频和经过网络传输后的失真音频的客观评测值。
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公开(公告)号：CN102044248A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910235645.2
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L19/00
Abstract: 本发明为一种针对流媒体音频质量的客观评测方法，在发送端获得原始音频，在接收端获得经过网络传输后引入了编解码器、丢包、延时抖动损伤的失真音频；针对带有网络特性的失真的音频进行预处理和对齐模块处理后，经过音频质量的感知评估PEAQ输出去掉延时和抖动的失真音频；对原始音频和对齐后的失真音频进行编解码器及丢包损伤质量评测；对于失真音频和对齐后的失真音频间的延时抖动带来的损伤进行网络损伤评估的客观质量评测；把这两部分损伤的质量评测值拟合，得到原始音频和经过网络传输后的失真音频的客观评测值。
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