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公开(公告)号：CN117474944A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311145235.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目视觉的广视场高速运动体速度测算与轨迹绘制方法，针对监测视场广、运动速度快、发射时间短、图像分辨率高、部署位置有限的重点难点问题，兼顾便捷性、安全性、准确性和性价比，采用多目视觉采集系统实现广视场监测，使用便捷。采用基于已知信息的标定方法，可以无需借助标志物的情况下方便快捷地进行相机标定，大幅提升设备部署的速度，降低系统复杂性；采用帧间差分对高速运动体位置进行跟踪识别，求出其速度并对轨迹跟踪仿真，利用基于几何关系的拼接方法对得到的轨迹结果进行拼接，获得运动体运动轨迹，快速、准确、鲁棒性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115953568A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211547201.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级目标检测架构的矿物智能分选方法，实现了高精度、高速度、低体积、低计算复杂度的智能矿物分选。利用矿物图像轻量级目标检测模型，可精确、快速、高效地实现矿物目标的定位与识别，相较于基于深度学习图像分类技术的矿物分选方法，本发明实现了定位与识别的一体化矿物智能分选，无需额外的整体任务划分过程，实现了端到端的整合。通过注意力机制和基于注意力机制的路径聚合网络增强了模型的特征提取能力，对表观差异较小、尺度差异较大的矿物目标仍能保持着优秀的识别能力。对于粘连、重叠的矿石目标和非矿石目标，本发明所提供的方法能够独立识别并精确定位，解决了现有技术中的漏检、误检问题。
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公开(公告)号：CN115908213A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211378092.8
申请日：2022-11-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06T7/136 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的矿物图像数据增强方法，通过矿物单粒图像的特征信息提取与表示实现无重复新图像数据。利用SRGAN矿物图像数据增强模型，可快速、高效地批量生成无重复矿物单粒图像新数据；相较于传统单样本图像数据增强方法，本发明能够有效扩充现有矿物图像数据中的图像特征丰富度。相较于传统多样本图像数据增强方法，本方明无需额外的复杂前处理流程，简化了矿物图像数据增强的步骤。通过拓展传统GAN模型的损失函数，提高了生成模型在矿物图像特征中的提取能力，能够充分提取矿物图像中的纹理、颜色、轮廓、反光、边缘、沟壑等重要图像信息。
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公开(公告)号：CN117392233A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311144943.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双点位固定相机的炮弹落点地理定位方法，主要包括搭建两点位相机平台，标定相机，测量两点位相机基线长度，转动两点位相机对准靶标，获得炮弹落点监测区域的图像/视频，自动检测炮弹爆炸区域并获得炮弹落点在图像中的坐标，计算炮弹落点相对于靶标的坐标和距离；相较于雷达、声波定位方法，本方法仅使用相机平台，成本较低，操作简单；相较于单目定位，本方法无需使用先验信息，且精度较高；相较于传统的双目定位，本方法通过去除特征匹配环节提高精度；本方法能够直接计算得到炮弹落点相对于靶标的坐标和距离，以便于后续直接进行毁伤评估；通过整合若干流程，实现了搭建相机平台拍摄图像即可完成全自动炮弹落点定位。
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公开(公告)号：CN117367383A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311142676.X
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种用于交会测量的数字化测角与自主定位平台及方法，实现交会测量任务中数字化测角、自主定位测距、自/手动触发相机，为交会测量或双目定位系统提供方位角度、位置、距离、相机触发信号，同时具备两平台差分定位功能以及配置。工程测绘人员利用本发明可以自动获得交会测量过程中解算所需的数据，避免大量分离的测量仪器交叉使用，以及交会测量引入人为误差，同时大幅简化了交会测量的作业流程。此外，本发明提供了开放的机械接口，便于平台的部署安装，相机等测量。
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公开(公告)号：CN116403021A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310084004.1
申请日：2023-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B07B1/28 , B07C5/342 , B07C5/02 , B07C5/36
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和自注意力机制的智能矿物分选方法，实现了高精度、高效率、低体积、低计算复杂度的智能矿物分选。该架构通过结合卷积运算中局部性、平移不变性的归纳偏执和自注意力机制的全局性及长距离依赖性，建立了识别能力更强、特征捕获能力更优的矿物图像分类模型，相较于单一基于卷积神经网络或基于自注意力机制的网络，本发明提出的架构有着更高的分类精度和更低的计算复杂度。其次，本发明所提供的架构适用于多种类、多类别矿物图像的细粒度分类任务，对表观特征差异较小的矿物图像有着优异的判别能力。
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