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公开(公告)号：CN117220644A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311275315.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: H03H21/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于频谱特性函数凸优化的自适应HP滤波方法，包括将HP滤波方法中的波动项系数λ的数值转化为趋势项频谱特性函数值，并采用基于二叉树遍历的下凸判别方法计算所述趋势项频谱特性函数值；基于所述趋势项频谱特性函数值的连续单调性质，将所述λ的数值的选取转换为趋势项频谱特性函数值的凸优化问题的求解过程，并采用二分法快速求解最优λ，最终得到最优λ值；根据最优λ值进行自适应HP滤波。本发明有效地实现HP滤波方法参数λ的自适应选取，并显著降低了计算复杂度，实现快速自适应滤波。
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公开(公告)号：CN116958774A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311224196.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应空间特征融合的目标检测方法，首先进行图像预处理，然后采用卷积注意模块来提取图像中的特征，得到特征提取图；采用APAM模块计算得到自适应参数；再采用ASFF模块将特征提取图和自适应参数进行自适应特征融合，得到四个尺度的特征图；最后将四个尺度的特征图进行卷积操作，得到四个目标检测头，采用四个目标检测头进行目标检测。本发明能够充分融合和适应图像中不同尺度和位置的特征信息，提高了目标检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119048533A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410113620.X
申请日：2024-01-26
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出了一种基于热力图引导的三通道图像实例分割方法。该方法创新地利用热力图信息引导低通滤波通道，通过对图像中目标的热力图进行学习和引导滤除图像中的噪声，并通过高通滤波通道捕捉图像中的高频信息，实现了对复杂场景中个体目标的高效、准确分割。相较于传统方法，本发明的方法在处理目标间交叠、大尺度变化和光照变化等复杂情境下表现出更强的鲁棒性和适应性。因此，本发明旨在为图像实例分割领域带来一种创新的、高效的解决方案，以提升计算机视觉系统在复杂场景下的图像解释和理解能力。通过该方法，我们期望能够为智能交通系统、视觉引导和医学图像等领域提供更可靠更精准鲁棒性更强的图像实例分割算法，推动图像实例分割技术在更多实际应用中的广泛落地。
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公开(公告)号：CN114022753B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111352007.6
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种一种基于显著性和边缘分析的对空小目标检测算法，步骤如下:一、对输入图像进行多尺度的高斯模糊，根据小尺度模糊目标特征明显，大尺度模糊目标具备大量邻域信息的特征，提取显著目标特征；二、将显著目标特征根据全局特征分布情况进行二值化；三、对二值化结果进行膨胀，联结孤立坏点、噪声、多纹理背景产生的杂散特征；四、对膨胀结果进行尺寸筛选，结合目标特征强度、高度信息给出无人机目标位置；通过以上步骤，本算法滤除了孤立坏点、噪点、复杂背景带来的干扰，鲁棒性强。系统改变了传统上机场需要人工排查无人机隐患，需要人实时参与的弊端，避免无人机侵入机场事件。
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公开(公告)号：CN111814880A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010660308.4
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06K9/62 , G16H50/30 , A61B5/0205
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯最优化XGBoost算法的疲劳预测方法，步骤如下:一、利用信号采集仪，获得测试者在运动疲劳状态下的生理信号数据并存储；二、基于RANSAC算法剔除异常数据；三、利用SMOTE过采样算法进行少数样本重采样，解决类不平衡问题；四、利用XGBoost模型进行疲劳预测，将处理完成的样本数据输入XGBoost模型进行分类；五、利用贝叶斯最优化算法对XGBoost模型进行优化。通过以上步骤，实现疲劳预测的过程，提高了运动疲劳识别的智能度和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147303A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210767690.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 首都医科大学附属北京世纪坛医院 , 北京航空航天大学
Inventor： 白文佩 , 赵琦 , 杨敏 , 陈立江 , 乔长坤 , 蔡凌翰 , 吕书畅 , 李孟豪 , 郭晨旭 , 吴美静 , 刘秉昊 , 陈明皇 , 高佩佩 , 杨慕坤 , 尹聪 , 陈雁容
Abstract: 本发明提供一种基于掩膜引导的二维超声医学图像修复方法，以二维卵巢超声图像修复为例，方法包括步骤：采集二维卵巢超声图像；通过标注生成二值掩膜，建立数据集；将数据集划分为训练集和测试集；通过生成随机二值掩膜，将训练集中的超声图像加工成破损图像；将训练集中的原始图像和二值掩膜加载到图像修复模型中进行训练，计算模型的损失，反向传递至网络中，进行模型参数的调整，反复迭代优化训练，得到最优的图像修复模型。利用最优的模型对破损的超声图像进行修复。通过以上步骤，实现二维超声医学图像的修复，提高针对二维卵巢超声图像中病灶识别和分割结果的准确率。
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公开(公告)号：CN112188229A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011068523.1
申请日：2020-10-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/431 , H04N21/4782 , H04N21/488 , H04N21/6437
Abstract: 本发明提供一种基于WEB的高兼容度交互式直播视频处理系统，步骤如下:一、通过文件或手动设定一路或多路直播视频流RTMP地址；二、使用canvas和video.js实现网页端交互式标定画面中关注的一个或多个区域的任意四边形顶点坐标；三、利用中心投影变换将标定的任意四边形变换为标准矩形；四、利通过预留接口连接所需的任意实时视频处理算法，将变换后的矩形直播画面传入算法进行处理；五、使用MySQL数据库存储算法获得的所需要的离线视频选段，使用网页播放或PC端视频播放器向呈现该的视频内容。通过以上步骤，提高了直播视频处理系统的拓展性、跨平台性能和交互性，简化直播视频处理算法的平台部署流程并增强了直播视频处理系统的使用友好性。
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公开(公告)号：CN116958774B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311224196.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应空间特征融合的目标检测方法，首先进行图像预处理，然后采用卷积注意模块来提取图像中的特征，得到特征提取图；采用APAM模块计算得到自适应参数；再采用ASFF模块将特征提取图和自适应参数进行自适应特征融合，得到四个尺度的特征图；最后将四个尺度的特征图进行卷积操作，得到四个目标检测头，采用四个目标检测头进行目标检测。本发明能够充分融合和适应图像中不同尺度和位置的特征信息，提高了目标检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114022753A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111352007.6
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种一种基于显著性和边缘分析的对空小目标检测算法，步骤如下:一、对输入图像进行多尺度的高斯模糊，根据小尺度模糊目标特征明显，大尺度模糊目标具备大量邻域信息的特征，提取显著目标特征；二、将显著目标特征根据全局特征分布情况进行二值化；三、对二值化结果进行膨胀，联结孤立坏点、噪声、多纹理背景产生的杂散特征；四、对膨胀结果进行尺寸筛选，结合目标特征强度、高度信息给出无人机目标位置；通过以上步骤，本算法滤除了孤立坏点、噪点、复杂背景带来的干扰，鲁棒性强。系统改变了传统上机场需要人工排查无人机隐患，需要人实时参与的弊端，避免无人机侵入机场事件。
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公开(公告)号：CN112235540A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011081226.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种集视频流解码、图像处理、故障屏检测、故障信息保存与告警于一体的屏幕显示故障实时监测系统，系统包含四个模块:模块一、视频流解码模块，该模块基于SRS(Simple RealTime Streaming Server，一种互联网直播服务器集群)、TensorStream(一个用于将实时视频流解码到内存的C++库)获取网络摄像头输出的实时视频流数据并解码到内存中；模块二、图像处理模块，该模块利用透视变换算法将四边形形状的屏幕标定区域变换为矩形；模块三、屏幕显示故障检测模块，该模块利用CUDA核函数在GPU中实现故障屏检测算法，提高系统的实时性；模块四、报警模块，该模块捕获发生故障的屏幕信息，存储故障图像和短视频，并把告警信息回传到前端web网站。基于以上模块，实现在低延时、低资源占用、高准确率的前提下同时监测多个屏幕的故障情况。
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