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公开(公告)号：CN119091467A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411275283.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京航空航天大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于主体目标判别的遮挡行人再识别方法，属于计算机视觉技术领域。本发明首先获取行人抓拍切片，对所述行人抓拍切片进行人体实例分割，得到分割掩码集合；然后对集合中各掩码打分，根据掩码分值确定当前行人抓拍切片的主体目标分割掩码；最后基于主体目标分割掩码识别被遮挡行人。本发明能够准确判别主体目标，并基于主体目标对遮挡行人切片进行图像级别的干扰信息过滤，从而有效缓解图片中的背景和非目标行人对主体目标特征学习的干扰，提升行人再识别模型在遮挡情况下的关联准确率。
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公开(公告)号：CN118823542B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411305356.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京航空航天大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/46 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种视觉特征与时空信息融合的跨时空目标关联方法，包括以下步骤：提取监控视频和待关联图像的目标特征；构建大时空下各摄像机之间的动态时空拓扑结构；基于摄像机之间的动态时空拓扑结构筛选时空关联范围；利用目标特征以及时空一致性原则判断待关联的目标图像与关联范围内的图像是否为同一目标身份，进而进行小时空下的目标关联；以关联上的目标图像为新的待关联图像，逐步扩大搜索范围，重复执行上述小时空范围关联，实现大时空范围下的目标关联。本发明可融合目标特征以及各个摄像机间的时空信息，实现更高效、准确的大时空目标关联。
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公开(公告)号：CN118823542A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411305356.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京航空航天大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/46 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种视觉特征与时空信息融合的跨时空目标关联方法，包括以下步骤：提取监控视频和待关联图像的目标特征；构建大时空下各摄像机之间的动态时空拓扑结构；基于摄像机之间的动态时空拓扑结构筛选时空关联范围；利用目标特征以及时空一致性原则判断待关联的目标图像与关联范围内的图像是否为同一目标身份，进而进行小时空下的目标关联；以关联上的目标图像为新的待关联图像，逐步扩大搜索范围，重复执行上述小时空范围关联，实现大时空范围下的目标关联。本发明可融合目标特征以及各个摄像机间的时空信息，实现更高效、准确的大时空目标关联。
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公开(公告)号：CN111581343B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010333094.X
申请日：2020-04-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了基于图卷积神经网络的强化学习知识图谱推理方法及装置，该方法包括：基于深度时间序列模型和图卷积神经网络模型对历史路径及其上实体的多跳邻域信息进行表示，作为智能体对环境的感知；在每一步对环境的感知的基础上，按照策略函数在可选动作中随机选取动作，加入了平衡因子，使得智能体可以自行调节关系和实体对于推理的重要性；并根据带路径的知识图谱表示学习算法给予智能体一个环境反馈，在推理的最后一步还要加上由知识图谱表示学习模型给出的软反馈；最后通过极大化累计奖励期望来对参数进行优化，最终得到推理模型。本发明学习到的知识推理模型，能够在知识图谱补全等推理任务中提高准确率，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN106773679B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201611086820.2
申请日：2016-12-01
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于角速度观测器的航天器容错控制方法，包括以下步骤：首先，考虑执行器故障和航天器受到的外部扰动，建立航天器姿态控制系统动力学和运动学模型；设计有限时间观测器估计航天器的姿态角速度信息；基于得到的角速度信息构造鲁棒控制器，同时考虑控制量输入饱和设计辅助系统，使航天器对于执行器故障在无需角速度信息的情况下具有鲁棒性；该方法保证了在轨工作航天器发生执行器故障时甚至姿态角速度信息不可知时姿态控制系统的稳定性，拥有较高的控制精度，较强的容错能力及对外部扰动的鲁棒性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107121961B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201710379752.7
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B19/048 , G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代学习干扰观测器的航天器姿态容错控制方法，针对航天器在轨工作进行姿态控制的过程中存在执行器故障与外部扰动的问题，提出一种基于迭代学习观测器的主动容错控制方法；本发明包括以下步骤：首先，考虑航天器姿态控制系统中的执行器存在故障和航天器受到空间中的外部扰动影响，建立航天器姿态控制系统动力学模型；然后，设计迭代学习干扰观测器估计由执行器故障信息和外部扰动组成的广义干扰力矩；最后，基于估计出的广义干扰设计主动容错控制器；该方法保证了当航天器的执行器发生故障及存在外部扰动时姿态控制系统的稳定性，满足实际控制系统精度要求，具有较强的容错能力及对外部扰动的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN105629732B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201610065390.X
申请日：2016-01-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种考虑控制受限的航天器姿态输出反馈跟踪控制方法，针对航天器在轨工作时存在角速度信息无法直接测量、外部扰动与控制受限问题，提出一类无角速度信息反馈且满足控制输入受限的姿态跟踪输出反馈控制器的设计方法；本发明包括以下步骤：首先，建立含有外部扰动的航天器姿态跟踪误差动力学模型；然后，设计动态角速度观测器；最后，基于角速度估计信息并利用饱和函数特性，设计满足控制输入受限约束的输出反馈控制方法；该方法实现了航天器姿态控制系统的角速度观测器与控制器解耦独立设计，对角速度信息可以有效地在线估计，且对外部扰动和输入饱和受限具有鲁棒性等优点，适用于航天器在轨工作时对运动目标的姿态跟踪控制系统。
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公开(公告)号：CN106292681A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610831816.8
申请日：2016-09-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0825
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器和在线控制分配的卫星主动容错控制方法，针对卫星姿态控制过程中存在的执行器故障，输入饱和受限与外部扰动的问题，提出一种基于迭代学习观测器的主动容错控制方法；本发明包括以下步骤：首先，考虑执行器故障和卫星受到的外部扰动，建立卫星姿态控制系统模型；然后，设计迭代学习观测器估计执行器的失效因子；最后，基于故障估计信息构造虚拟反馈控制器，同时进行在线的控制分配，使卫星对于执行器故障进行精确估计和控制器重构；该方法保证了在轨工作卫星发生执行器故障时姿态控制系统的稳定性，拥有较高的控制精度，较强的容错能力及对外部扰动的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN105629732A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610065390.X
申请日：2016-01-29
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G05B13/042 , G05D1/0825
Abstract: 一种考虑控制受限的航天器姿态输出反馈跟踪控制方法，针对航天器在轨工作时存在角速度信息无法直接测量、外部扰动与控制受限问题，提出一类无角速度信息反馈且满足控制输入受限的姿态跟踪输出反馈控制器的设计方法；本发明包括以下步骤：首先，建立含有外部扰动的航天器姿态跟踪误差动力学模型；然后，设计动态角速度观测器；最后，基于角速度估计信息并利用饱和函数特性，设计满足控制输入受限约束的输出反馈控制方法；该方法实现了航天器姿态控制系统的角速度观测器与控制器解耦独立设计，对角速度信息可以有效地在线估计，且对外部扰动和输入饱和受限具有鲁棒性等优点，适用于航天器在轨工作时对运动目标的姿态跟踪控制系统。
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公开(公告)号：CN115714001A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211426196.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G16H20/60 , G06F16/338 , G06F16/36 , G06F16/838 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种面向健康饮食的多模态知识图谱服务平台构建方法，包括根据饮食领域知识体系建立健康饮食知识图谱本体模型；取得菜谱、食品营养元素和食疗相关数据，并提出本体增强的饮食知识抽取模型，自动抽取实体、关系、属性、属性值和图像，并按照知识图谱的表示方式建立饮食知识图谱；提出融合图像与饮食常识的多模态实体对齐技术，消除饮食知识图谱中的冗余实体，得到面向健康饮食的多模态知识图谱；再对面向健康饮食的多模态知识图谱进行存储，并实现面向健康饮食的多模态知识图谱可视化。本发明便于用户充分了解健康饮食相关知识并指导用户高效烹饪和健康饮食搭配，有助于支撑知识图谱的一些下游任务如可视化、搜索、问答和推荐功能。
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