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公开(公告)号：CN119270249A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411308304.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/42 , G01S13/931 , G01S13/89
Abstract: 本申请提供基于全局关系感知的4D毫米波雷达目标检测方法及装置，其中的方法包括：获取自车上4D毫米波雷达采集的原始点云数据；对所述原始点云数据进行支柱特征编码，得到各体素的特征图；利用全局关系感知网络对所有体素的特征图进行处理，得到具有全局信息的特征图，将具有全局信息的特征图还原为增强后的点云数据；利用检测头对所述增强后的点云数据进行处理，得到3D目标检测结果。本申请提高了点云数据的3D目标检测的准确性和精度，尤其是对行人、骑行的人等小目标的检测效果提升显著。
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公开(公告)号：CN114494771B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210036245.4
申请日：2022-01-10
Inventor： 翟弟华 , 王永康 , 夏元清 , 詹玉峰 , 邹伟东 , 刘坤 , 戴荔 , 吴楚格 , 郭泽华 , 李怡然 , 张元 , 张金会 , 闫莉萍 , 孙中奇 , 崔冰 , 高寒 , 杨辰 , 王力 , 史运涛 , 董哲
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114494771A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210036245.4
申请日：2022-01-10
Inventor： 翟弟华 , 王永康 , 夏元清 , 詹玉峰 , 邹伟东 , 刘坤 , 戴荔 , 吴楚格 , 郭泽华 , 李怡然 , 张元 , 张金会 , 闫莉萍 , 孙中奇 , 崔冰 , 高寒 , 杨辰 , 王力 , 史运涛 , 董哲
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105159069B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201510468170.7
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷作动器的位移控制方法。使用本发明能够提高高精度伺服定位平台的控制精度。本发明首先对传统的PI迟滞模型进行改进，引入了两个新的参数，改进后的PI迟滞模型可以同时补偿对称性和残余的位移，且容易实现；然后，通过扰动估计器将PI迟滞补偿的误差、建模的误差以及未知的干扰这些不确定性扰动的总和实时在线地估计出来，反馈给backstepping控制器，从而可以减少backstepping控制器中常参数的数值，提高控制系统对外界干扰的鲁棒性，加强控制系统的控制效果。本发明能够保持良好的跟踪精度和鲁棒性，且整个控制系统结构简单、实施方便。
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公开(公告)号：CN119296096A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395430.8
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供基于空间和通道注意力机制的3D目标检测方法及装置,其中的方法包括：获取自车上单目相机采集的RGB图像；利用残差网络对RGB图像进行处理，得到特征图；利用二维检测网络对RGB图像进行处理，得到N个二维的第一检测框；对特征图和N个二维的第一检测框进行处理，得到第一张量；利用具有空间注意力机制和通道注意力机制的语义提取模型对特征图进行处理，得到第二张量；对第一张量和第二张量进行处理，得到RGB图像的三维检测框及其对应的类别。本申请提高了RGB图像的三维目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295351A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395377.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/764 , G06V20/56 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种雨雪环境下多任务学习的图像恢复方法及装置，其中的方法包括：对自车采集的RGB图像进行二倍下采样和四倍下采样，得到第一下采样图像和第二下采样图像；当所述自车处于雨天环境，利用预先训练完成的第一图像恢复主干网络对RGB图像、第一下采样图像和第二下采样图像进行处理，得到特征图；利用预先训练完成的第一回归层对特征图进行处理，得到恢复后的图像；或者，当所述自车处于雪天环境，利用预先训练完成的第二图像恢复主干网络对RGB图像、第一下采样图像和第二下采样图像进行处理，得到特征图，得到特征图；利用预先训练完成的第二回归层对特征图进行处理，得到恢复后的图像。本申请有效提升红外相机在雨雪天气中的成像质量。
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公开(公告)号：CN118419002B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410850384.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的突发紧急工况下自动驾驶机动避险控制方法、设备及产品，涉及车辆控制技术领域。本发明基于车辆状态和参考状态量，利用相平面分析理论，对车辆的稳定性进行判断，以此为基础作为车辆稳定性控制的依据；并且，在得到判断结果后，进而得到状态区域划分结果，基于状态区域划分结果进行车辆避险控制。本发明通过对碰撞后处于失稳状态的车辆稳定性进行控制，极大地提高了车辆在突发紧急工况下的安全性。
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公开(公告)号：CN105159069A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510468170.7
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷作动器的位移控制方法。使用本发明能够提高高精度伺服定位平台的控制精度。本发明首先对传统的PI迟滞模型进行改进，引入了两个新的参数，改进后的PI迟滞模型可以同时补偿对称性和残余的位移，且容易实现；然后，通过扰动估计器将PI迟滞补偿的误差、建模的误差以及未知的干扰这些不确定性扰动的总和实时在线地估计出来，反馈给backstepping控制器，从而可以减少backstepping控制器中常参数的数值，提高控制系统对外界干扰的鲁棒性，加强控制系统的控制效果。本发明能够保持良好的跟踪精度和鲁棒性，且整个控制系统结构简单、实施方便。
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公开(公告)号：CN119845597A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510002412.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M17/007 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及无人摩托极限工况下的加速性能测试方法及系统，属于无人摩托测试技术领域。具体过程为：步骤一，根据自动驾驶实际测试产生的开源场景数据集，生成总体场景库；步骤二，采集部分无人摩托在真实环境下进行极限工况测试的场景，作为部分极限工况场景数据集，使用生成对抗学习方法训练，得到同时基于总体场景库且含有极限工况特征的极限工况虚拟场景库；步骤三，针对生成的极限工况虚拟场景库，采用无监督学习进行聚类，根据聚类得出的各种场景的比例，在进行极限工况测试时按照比例进行随机生成；步骤四，根据无人摩托在生成的极限工况虚拟场景库中测试的结果，对无人摩托进行加速性能测试。
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公开(公告)号：CN119295878A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395374.8
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供基于位置编码的多模态鸟瞰图融合方法及装置，其中的方法包括：获取路口目标场景的点云数据和多个RGB图像；利用三维骨干网络对点云数据进行处理，得到第一特征图，对第一特征图进行高度维度特征压缩，得到第一BEV特征图；对每个RGB图像进行处理，得到BEV特征图，将所有RGB图像的BEV特征图进行叠加，得到第二BEV特征图；利用特征查询模型对级联的第一BEV特征图和第二BEV特征图进行处理，得到第一特征查询结果；利用调制位置编码注意力网络对第一特征查询结果、第一BEV特征图和第二BEV特征图进行处理，得到第二特征查询结果。本申请有效地融合了多源信息，使两种数据优势互补，提高了后续3D目标检测任务的精度。
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