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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106027860B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610339788.8
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种用于微型摄像头接口的重映射电路及应用方法，主要针对不同接口类型和引脚顺序的微型摄像头与图像处理板的电气连接方式，属于光电成像领域。本发明主要包括微型摄像头连接器，FPGA/CPLD单元，多路模拟通道开关以及图像处理板连接器。本发明可实现与各种接口类型的微型摄像头和图像处理核心连接，通用性强；可以现场在线配置接口的映射关系，灵活性强；可以通过并联的方式，在图像处理板接口上挂载多个不同接口类型的微型摄像头进行图像采集，易于集成和产品模块化。
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公开(公告)号：CN106027860A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610339788.8
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: H04N5/2251 , H04N5/77
Abstract: 本发明涉及一种用于微型摄像头接口的重映射电路及应用方法，主要针对不同接口类型和引脚顺序的微型摄像头与图像处理板的电气连接方式，属于光电成像领域。本发明主要包括微型摄像头连接器，FPGA/CPLD单元，多路模拟通道开关以及图像处理板连接器。本发明可实现与各种接口类型的微型摄像头和图像处理核心连接，通用性强；可以现场在线配置接口的映射关系，灵活性强；可以通过并联的方式，在图像处理板接口上挂载多个不同接口类型的微型摄像头进行图像采集，易于集成和产品模块化。
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公开(公告)号：CN107016353B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201710147950.0
申请日：2017-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种变分辨率目标探测与识别一体化的方法与系统，涉及探测与识别一体化的方法与系统，属于光学成像技术领域。本发明的方法包括如下步骤：根据变分辨率探测与识别一体化系统的当前状态设置CMOS相机的图像传感器分辨率模式；对采集的图像进行预处理，提高图像质量；根据系统的当前状态，对得到的图像进行目标探测或目标识别算法处理分别实现目标探测或识别；根据系统当前状态和得到的目标探测或目标识别结果，设置系统状态，直至实现一体化目标探测与识别。本发明还公开变分辨率探测与识别一体化的系统包括主控制模块、图像接口、CMOS相机、镜头。本发明要解决的技术问题是实现目标探测与识别一体化，具有精度高、体积小、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN107704917A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710732378.4
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种有效训练深度卷积神经网络的方法，属于深度学习领域。本发明包括如下步骤：步骤一：针对线性修正单元ReLU的缺点进行改进，提出自适应可延伸的线性修正单元EReLU；步骤二：初始化步骤一中的参数t，使深度卷积神经网络模型成为线性结构的初始形态，通过参数t自我学习，实现从线性到非线性的训练深度卷积神经网络方法；还包括步骤三：根据深度学习相关领域工程实际对象，利用步骤一、二实现一种有效训练深度卷积神经网络的方法，对相应深度学习相关领域工程实际对象选用的卷积神经网络进行训练，得到深度学习相关领域工程实际对象的深度卷积神经网络。本发明能有效提高深度卷积神经网络的收敛速度，提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN107016353A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710147950.0
申请日：2017-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种变分辨率目标探测与识别一体化的方法与系统，涉及探测与识别一体化的方法与系统，属于光学成像技术领域。本发明的方法包括如下步骤：根据变分辨率探测与识别一体化系统的当前状态设置CMOS相机的图像传感器分辨率模式；对采集的图像进行预处理，提高图像质量；根据系统的当前状态，对得到的图像进行目标探测或目标识别算法处理分别实现目标探测或识别；根据系统当前状态和得到的目标探测或目标识别结果，设置系统状态，直至实现一体化目标探测与识别。本发明还公开变分辨率探测与识别一体化的系统包括主控制模块、图像接口、CMOS相机、镜头。本发明要解决的技术问题是实现目标探测与识别一体化，具有精度高、体积小、鲁棒性强等优点。
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