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公开(公告)号：CN113128662B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202010048134.6
申请日：2020-01-16
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及卷积神经网络及基于卷积神经网络的图像处理方法，卷积神经网络包括：至少一个卷积层，每个卷积层包括至少一个卷积核组，每个卷积核组包括两个以上的卷积核，每个卷积核组的各卷积核对输入的具有不同旋转角度的图像数据的相同特征进行特征提取以获得特征图，卷积核组的一个卷积核经过旋转能得到卷积核组的其他卷积核；以及至少一个池化层，每个池化层利用与卷积核组的各卷积核分别对应的池化窗口对各卷积核输出的特征图进行池化，以输出池化后的特征图，其中，通过绕与卷积核组的一个卷积核对应的池化窗口的中心而旋转该池化窗口，能得到与卷积核组中的其他卷积核对应的池化窗口。本公开的卷积神经网络自身具有旋转不变性。
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公开(公告)号：CN110288028B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910565445.7
申请日：2019-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种心电检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质，包括：构建综合分类器模型；获取心电数据中的多个特征；将所述多个特征输入所述综合分类器模型，以使所述综合分类器模型对所述多个特征进行至少一次数据维度的转换，并对所述心电数据进行分类。本发明实施例对于心电数据的特征具有更强的分类能力，以及对于心电数据中的正常类型与各类患病类型都具有很好的检测效果，不会因为某类患病类型的心电数据样本量较少而影响其检测与分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113139896A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010052220.4
申请日：2020-01-17
Abstract: 本申请公开了一种基于超分辨重建的目标检测系统及方法。该系统包括：数据采集模块，被配置为采集待检测的图像数据；超分辨率重建模块，被配置为接收所述数据采集模块所采集的图像数据，并对所述图像数据进行超分辨率重建处理；目标检测模块，被配置为对经过超分辨率重建处理的所述图像数据进行目标检测；以及划分和融合模块，被配置为将经过目标检测的所述图像数据裁剪为多个子图像数据，并将各个所述子图像数据的检测结果映射至组合后的图像数据中以进行坐标融合，从而得到目标检测结果。
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公开(公告)号：CN106952223B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710162160.X
申请日：2017-03-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种图像配准方法及装置，其中，该图像配准方法可包括：根据预设的参考特征点对待配准图像进行仿射变换，得到仿射变换后的图像，采用自编码算法对参考图像和该仿射变换后的图像进行处理，得到图像特征，并根据该图像特征、预设的匹配图像数据和预设的不匹配图像数据，进行CNN训练，得到特征描述符，继而根据该特征描述符对该参考图像和该待配准图像进行图像配准。本发明可使得多光谱图像的配准精度较高，提高图像配准的效果。
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公开(公告)号：CN106650831B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710018581.5
申请日：2017-01-10
Applicant: 北京邮电大学 , 波音(中国)投资有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于特征融合的损伤检测方法及装置。本发明的基于特征融合的损伤检测方法，包括：提取待检测样本的多个基础特征，得到待检测样本的各基础特征对应的向量；根据待检测样本的各基础特征对应的向量和BP神经网络模型，采用BP神经网络分类器对待检测样本进行学习，得到待检测样本的损伤类型标签，其中，BP神经网络模型是BP神经网络分类器基于训练样本的损伤类型的标签和每个训练样本的多个基础特征得到的；根据待检测样本的损伤类型标签，确定待检测样本的损伤类型。本发明的基于特征融合的损伤检测方法及装置，可以快速准确检测不同的损伤类型，还可以对同时具有多种损伤类型的结构进行损伤类型的确定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110288028A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910565445.7
申请日：2019-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种心电检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质，包括：构建综合分类器模型；获取心电数据中的多个特征；将所述多个特征输入所述综合分类器模型，以使所述综合分类器模型对所述多个特征进行至少一次数据维度的转换，并对所述心电数据进行分类。本发明实施例对于心电数据的特征具有更强的分类能力，以及对于心电数据中的正常类型与各类患病类型都具有很好的检测效果，不会因为某类患病类型的心电数据样本量较少而影响其检测与分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104992400B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201510346942.X
申请日：2015-06-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明提供一种多光谱图像配准方法和装置，该方法包括：确定参考图像A和待配准图像B中的特征点；计算参考图像A和待配准图像B各自的主方向；将参考图像A和待配准图像B沿着各自的主方向进行旋转；提取旋转后的特征点；对旋转后的特征点进行滤波；计算每个特征点的边缘区域EOH描述符；将参考图像A中与待配准图像B中待匹配特征点之间EOH描述符的欧氏距离最小的特征点与待配准的特征点相匹配；根据参考图像A与待配准图像B中相匹配的特征点对参考图像A和待配准图像B进行配准。本发明提供的多光谱图像配准方法和装置，改善了多光谱图像在旋转情况下的配准效果，提高了多光谱图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN104978709B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201510355712.X
申请日：2015-06-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种描述符生成方法及装置，该方法包括：对输入图像提取轮廓，并根据轮廓提取至少一条线段，然后根据线段的方向确定检测出的特征点的主方向，根据主方向对特征点的邻域进行旋转，并根据旋转后的邻域对特征点进行描述，从而生成特征点的描述符。该过程中，主方向的确定主要依赖于特征点邻域的线段的方向，而多模图像中，线段相对于点更加稳定，使得各幅图像对应的特征点的描述符具有可重复性，提高描述符的准确性，进而提高多模图像配准精度。
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公开(公告)号：CN104992432B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201510345316.9
申请日：2015-06-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种多模图像配准方法，包括：将参考图像的特征直线与待配准图像的特征直线相匹配，获得所述参考图像的第一特征直线集以及所述待配准图像的第二特征直线集；将所述第一特征直线集中特征直线的交点作为第一基准特征点，将所述第二特征直线集中特征直线的交点作为第二基准特征点，由所述第一基准特征点得到第一特征点集，由所述第二基准特征点得到第二特征点集；根据所述第一特征点集和所述第二特征点集对所述参考图像和所述待配准图像进行匹配。本发明提供的多模图像配准方法，将特征直线与特征点相结合，获取到多模图像的稳定准确的特征点，基于该稳定准确的特征点进行图像配准，提高了多模图像的配准精确度。
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公开(公告)号：CN115062903B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210513755.6
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0242 , G06Q30/0283 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种针对于虚拟小镇场景的人群决策行为仿真方法。该方法包括：虚拟小镇中的个人利用人群决策行为仿真模型的仿真参数、决策效用和决策因子对所有目标点计算快速决策机制效用，得到对于每个目标点的默认效用和广告效用的快速决策机制效用值，如果有目标点的快速决策机制效用值超过了动态快速决策机制阈值，则个人决策选取该目标点；否则，行人对所有目标点计算理性决策响应，得到每个目标点的理性决策响应值，如果有目标点的理性决策响应值超过了理性决策机制阈值，则个人决策选取该目标点。本发明设计了适用于虚拟小镇的整体决策流程，有助于虚拟小镇的经营者对目标点的种类和位置进行合理的规划。
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