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公开(公告)号：CN113536922A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110656251.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种加权融合多种图像任务的视频行为识别方法，包括以下具体步骤：步骤1.构建初始化的教师网络；步骤2.下载选定若干和视频行为识别正相关的视觉图像任务常用数据集的预训练模型和参数，作为初始化的教师网络；步骤3.建立多教师视频行为识别知识库；步骤4.在重新分配权重的多教师网络的指导下，对学生网络进行基于对比学习的自监督训练；步骤5.在测试数据集上对模型视频行为识别进行性能测试。本发明所述方法的优越效果在于：使用与作为目标任务的视频行为识别任务正相关的图像任务作为教师任务，采用对比自监督学习的训练方式，解决了在高质量视频标记样本不足的情况下的视频行为识别问题。有效地提升了视频行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115170793A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210163267.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/532 , G06F16/53
Abstract: 本发明提出一种面向工业产品质检的小样本图像分割自我校准方法，包括：训练图像采集、划分训练集和测试集、选取指导图片和查询图片构造输入、算法模型初始化、进行自我校准算法的训练、算法性能的测试。所述校准方法，将小样本学习算法和工业产品质检相结合，利用双分支结构，解决工业产品质检领域由于缺少数据和缺少有关数据的标注等原因，无法将深度学习方法应用到工业产品质检的问题。
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公开(公告)号：CN112785616B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110127103.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) , 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于颜色聚类的牙齿影像图处理方法、装置及电子设备，该方法包括：采用颜色聚类算法对待分析牙齿影像图进行聚类分析；针对得到的每种聚类区域，计算该聚类区域中所有像素点的位置与待分析牙齿影像图的中心位置之间的平均距离；然后基于预设距离关系，确定牙釉质区域、牙本质区域以及牙槽骨区域，基于牙釉质区域、牙本质区域和预设距离，确定正常牙槽嵴顶位置的第一坐标；基于牙本质区域与牙槽骨区域确定实际牙槽嵴顶位置的第二坐标和牙根尖的第三坐标；最后基于第一坐标、第二坐标和第三坐标，确定待分析牙齿影像图对应的牙齿骨丧失比例。这样，通过对牙齿影像图进行精确分析，可以得到更精确的骨丧失比例。
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公开(公告)号：CN112785616A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110127103.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) , 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于颜色聚类的牙齿影像图处理方法、装置及电子设备，该方法包括：采用颜色聚类算法对待分析牙齿影像图进行聚类分析；针对得到的每种聚类区域，计算该聚类区域中所有像素点的位置与待分析牙齿影像图的中心位置之间的平均距离；然后基于预设距离关系，确定牙釉质区域、牙本质区域以及牙槽骨区域，基于牙釉质区域、牙本质区域和预设距离，确定正常牙槽嵴顶位置的第一坐标；基于牙本质区域与牙槽骨区域确定实际牙槽嵴顶位置的第二坐标和牙根尖的第三坐标；最后基于第一坐标、第二坐标和第三坐标，确定待分析牙齿影像图对应的牙齿骨丧失比例。这样，通过对牙齿影像图进行精确分析，可以得到更精确的骨丧失比例。
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公开(公告)号：CN111329735A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010108893.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种导盲方法、装置及系统，可以获得预设的摄像头拍摄的当前路况图像；获得当前路况图像对应的用于表征当前路况图像所指示的方向结果，方向结果是通过将当前路况图像输入至预设的图像分类模型中进行方向预测获得的结果，图像分类模型为预先利用样本路况图像对预设的深度卷积神经网络进行训练，得到的、用于表征路况图像所指示的方向结果。可见，本发明实施例仅需通过将拍摄的当前路况图像直接输入至预先训练好的图像分类模型，便可直接获得当前路况图像对应的方向结果，可见，应用本发明实施例提供的导盲方法在不增加处理器负担的基础上，还能够提高导航的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118736264A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410344412.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06T11/00 , G06T15/00
Abstract: 一种利用广告特性伪装生成对抗样本的视觉物理攻击方法，构建用来承载对抗样本的广告载体模型，定义并初始化2D图像形式的对抗样本；利用虚拟仿真平台的渲染器将对抗样本渲染到广告载体模型，利用神经网络渲染器对广告载体模型及其呈现广告的面渲染，获得给定模拟现实场景视角参数下的2D可视化图像；将2D可视化图像嵌入到不同物理场景图像中，然后送入智能识别装置的目标检测器生成目标检测结果；将目标检测结果和期望的识别结果计算损失，按照对抗样本生成的训练范式训练更新对抗样本，使得对抗样本逐步具有攻击性，并获得最终的对抗样本，进行物理攻击，本发明对抗样本具有更高的攻击成功率。
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公开(公告)号：CN106127552B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201610464709.6
申请日：2016-06-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种虚拟场景显示方法、装置及系统，包括：获取人体头部在预设的虚拟场景所对应虚拟坐标系中的位置坐标；基于所述位置坐标，确定视线坐标系，并获得所述视线坐标系与所述虚拟坐标系之间的映射关系；基于所述视线坐标系以及预设视线焦距，确定人在所述视线坐标系中的第一可视区域；根据所述映射关系和所述第一可视区域，确定所述预设虚拟场景中的第二可视区域；展示所述第二可视区域。通过本方案，可以使消费者体验立体的、真实的虚拟购物环境。
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公开(公告)号：CN120088344A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510057670.5
申请日：2025-01-14
IPC: G06T9/00 , G06T5/10 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06V10/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Census变换的图像脉冲编码方法，将彩色图像进行灰度化、去噪、对比度增强以及归一化处理；在多个尺度上，对经处理的图像进行Census脉冲编码，得到不同尺度的Census图像，并分别转换为十进制图像；将所得不同尺度的十进制图像加权融合，然后进行归一化，再将十进制像素转换为二进制脉冲信号，将所有像素的脉冲信号按时序生成完整的脉冲图像。本发明通过结合多尺度特征提取和有效的脉冲编码机制，提升脉冲神经网络在图像处理任务中的鲁棒性、精度和处理效率。
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公开(公告)号：CN115841633A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211552072.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 深圳市优智创芯科技有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 一种电力塔和电力线关联矫正的电力塔和电力线检测方法，从上方拍摄电力塔和电力线的图像，并对图像进行灰度化预处理；对预处理后的图像进行边缘检测，得到二值化的边缘图；利用边缘图进行电力线检测和电力塔检测，得到平行线组表示的电力线和矩形框框定的电力塔区域；将矩形框映射至边缘图，排除电力塔矩形框两侧的背景区域，对电力塔矩形框内部区域重新检测电力线；待获得新的电力线检测结果后，由电力线分布区域的左右宽度预估电力塔区域在边缘图中的占比，进而更新电力塔检测参数，重新检测电力塔，直至满足要求或达到迭代次数。本发明不依赖大规模数据集，检测速度更快，效果更好。
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公开(公告)号：CN106072956A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610446145.3
申请日：2016-06-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A41H3/00
CPC classification number: A41H3/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种服装设计方法及装置，应用于人机交互设备，包括：获取目标模板以及与之相配的目标部件；对目标模板以及目标部件做适应性调节，获得大小匹配的目标模板及目标部件；将所述大小匹配的目标部件复制到所述目标模板的对应区域内，获得成品衣模；将成品衣模着色，获得服装设计图。通过本方案，可以实现服装的个性化设计。
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