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公开(公告)号：CN118313079A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410375419.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , F02M59/46 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种高速高压燃料供给系统电磁阀的设计方法，包括根据高速高压燃料供给系统电磁阀的基本结构，提取关键结构建立简化模型；设定固定参数和可调参数，对可调参数设定调整范围、初始值和调整间隔步长；以简化模型为研究对象，计算可调参数在不同取值下的电磁力；根据可调参数在不同取值下的电磁力，选取计算结果超过阈值的电磁力对应的电磁阀结构；计算选出来的电磁阀结构的电磁阀响应速度，选取响应速度最快的电磁阀结构作为最优结果输出。本发明通过探究部件间耦合关系对电磁力的影响寻求最优电磁阀设计方案，以满足燃料供给系统对电磁力、响应速度和流量的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114913594B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210310192.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于人体关节点的FMS动作分类方法及系统。将当前时刻的正面图像和侧面图像输入人体关节点识别模型得到当前时刻的关节点数据序列；根据关节点数据序列中各关节点数据的置信度确定目标关节点数据；将目标关节点数据输入动作分类模型得到图像对应的分类结果；将图像对应的分类结果输入缓冲队列，并判断缓冲队列是否已满；若为是，则将缓冲队列中的众数确定为目标图像最终的分类结果，并对缓冲队列执行出队操作，然后更新当前时刻并返回获取测试者当前时刻的图像；若为否，则根据缓冲队列中元素个数确定当前时刻的图像最终的分类结果，并更新当前时刻返回获取测试者当前时刻的图像。本发明可以提高FMS动作分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118622523A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410680601.5
申请日：2024-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: F02M21/02
Abstract: 本发明提出了一种高压直喷大流量氢喷嘴结构，用于解决因提高流量而产生的缸内高压影响喷氢器正常运行的问题。包括主体结构、气流通道，以及气流通道通断结构；主体结构由依次固定连接的器体、连接体以及防火罩构成；器体下端中间开孔形成空腔，连接体上端中间开孔形成活动室，连接体的下端开孔形成导流孔，空腔、活动室和导流孔构成气流通道，将器体内部的进气通道与防火罩内部形成的储气仓联通；第一气流通道通断结构用于实现进气通道与空腔的通断；第二气流通道通断结构用于实现空腔与活动室的通断。当第一气流通道通断结构闭合时，缸内燃烧产生的向上方向的高压冲击使第二气流通道通断结构也闭合，从而使得缸内高压不影响针阀运动。
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公开(公告)号：CN114677644B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210335396.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于教室监控视频的学生入座分布识别方法及系统，涉及视频信息识别技术领域，获取待测教室的监控视频；提取监控视频中的含人像视频帧和无人像视频帧；将无人像视频帧输入到座位位置标注模型中，得到待测教室的座位位置标注数据；根据座位位置标注数据，利用模拟算法确定待测教室的座位分布图；将含人像视频帧输入到学生位置标注模型中，得到待测教室的学生位置标注数据；根据座位位置标注数据和学生位置标注数据，利用点对匹配法确定学生‑座位对应关系；根据学生‑座位对应关系和座位分布图，确定教室的学生入座分布图，提高了资源的利用率和确定学生入座分布时的准确性。
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公开(公告)号：CN114677644A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210335396.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于教室监控视频的学生入座分布识别方法及系统，涉及视频信息识别技术领域，获取待测教室的监控视频；提取监控视频中的含人像视频帧和无人像视频帧；将无人像视频帧输入到座位位置标注模型中，得到待测教室的座位位置标注数据；根据座位位置标注数据，利用模拟算法确定待测教室的座位分布图；将含人像视频帧输入到学生位置标注模型中，得到待测教室的学生位置标注数据；根据座位位置标注数据和学生位置标注数据，利用点对匹配法确定学生‑座位对应关系；根据学生‑座位对应关系和座位分布图，确定教室的学生入座分布图，提高了资源的利用率和确定学生入座分布时的准确性。
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公开(公告)号：CN114913594A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210310192.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于人体关节点的FMS动作分类方法及系统。将当前时刻的正面图像和侧面图像输入人体关节点识别模型得到当前时刻的关节点数据序列；根据关节点数据序列中各关节点数据的置信度确定目标关节点数据；将目标关节点数据输入动作分类模型得到图像对应的分类结果；将图像对应的分类结果输入缓冲队列，并判断缓冲队列是否已满；若为是，则将缓冲队列中的众数确定为目标图像最终的分类结果，并对缓冲队列执行出队操作，然后更新当前时刻并返回获取测试者当前时刻的图像；若为否，则根据缓冲队列中元素个数确定当前时刻的图像最终的分类结果，并更新当前时刻返回获取测试者当前时刻的图像。本发明可以提高FMS动作分类结果的准确度。
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