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[发明专利]一种椭圆型类正弦波导慢波结构-CN202311180389.8在审
发明人：雷霞;钟勉;涂晓光;邢晓晴;张华忠;王学楠;王文敬 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H01J23/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种椭圆型类正弦波导慢波结构，其特征在于，在宽边尺寸为a、窄边尺寸为b的常规矩形波导金属壳体的基础上，该金属壳体内的上、下两侧面均沿着纵向即传输方向进行椭圆、正弦曲线交替半周期带状起伏，以使该金属壳体内的上、下两侧面分别形成多个均匀的、且依序排列的起伏波导。提高慢波结构的耦合阻抗，增加模式之间的阻带，从而提高行波管的输出功率和增益和提高行波管工作的稳定性。
一种椭圆正弦波导结构

[发明专利]一种小型无人机定点环绕的红外图像采集装置-CN202310995036.7在审
发明人：钟勉;周超;张华忠;杨荣;杨明;涂晓光;安斯奇;李军辉 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B64U20/87 文献下载
摘要：本发明公开了一种小型无人机定点环绕的红外图像采集装置，涉及无人机技术领域。本发明包括主体结构、缓冲结构、第一安装结构、第二安装结构、防护结构以及采集结构，主体结构包括驱动器以及机翼，若干机翼一端均与驱动器外表面连接，缓冲结构包括上固定架杆以及下固定架杆，上固定架杆上表面与驱动器下表面连接，下固定架杆设置于上固定架杆下方。本发明利用驱动器驱动螺旋桨使得装置上升，进一步地利用无人机对待检测的飞机进行环绕，此时利用红外图像采集器收集拍摄待检测飞机的检测信息，之后利用对红外成像数据进行信息融合以及图像增强处理，继而实现对待检测飞机的结构缺陷检测，保障飞行运行安全。
一种小型无人机定点环绕红外图像采集装置

[发明专利]一种基于VR的带支架设备室内安装基础定位方法-CN202310364595.8在审
发明人：刘佳嘉;刘建华;张华忠;谢家雨;涂晓光;罗荣鑫;李炜;史小妮;王可心 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR的带支架设备室内安装基础定位方法，涉及虚拟现实技术领域，其技术方案要点是：本方法中利用虚拟现实技术在室内环境中对带支架设备的支架安装基础进行地面定位。方法先在虚拟环境中建立三维的室内环境及相关障碍物模型，建立三维的支架外部轮廓模型以及支架上方设备的外部轮廓模型，然后通过调整支架及设备的外部轮廓到墙面及障碍物的距离来确定支架位置，最后给出支架安装基础的定位。本发明能够在任意的室内环境中对任意带支架设备的支架安装基础进行地面定位，通过本发明提出的方法能够准确高效地的确定出支架安装基础在室内环境中的位置。
一种基于 vr 支架设备室内安装基础定位方法

[实用新型]飞行器风洞试验的支架式测力系统-CN202320076104.5有效
发明人：刘勃锴;庞杰;李平;黄传勇;谢家雨;张潇睿;张莹;朱鲜飞;陈晨;曾维;姚丹;孟庆安;涂晓光 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01M9/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种飞行器风洞试验的支架式测力系统，包括浮动框、固定框和一体化连接于浮动框和固定框之间的中间梁，中间梁的顶部中心设有俯仰力矩Mz测量元件，中间梁的底部设有推力/阻力X测量元件和升力Y测量元件，中间梁和浮动框之间还设有一对斜置的二力杆元件，二力杆元件的两端均通过弹性铰链结构与中间梁和浮动框连接，该飞行器风洞试验的支架式测力系统的力矩参考中心位于一对斜置的二力杆元件的延长线交点，且延长线交点与俯仰力矩Mz测量元件的中心线相交，当进行飞行器风洞测力实验时，飞行器风洞试验的支架式测力系统的力矩参考中心与飞行器试验模型的力矩参考中心重合，形成汇交力系结构；本实用新型用于测量风洞试验中作用于飞行器试验模型上的阻力、升力和俯仰力矩。
飞行器风洞试验架式测力系统

[发明专利]基于对比学习的图像去光照模型及其训练方法-CN202310182294.3有效
发明人： 涂晓光;黄一;付贵;杨明;许罗鹏;李首庆;许将军 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的图像去光照模型及其训练方法，属于图像处理技术领域。所述训练方法包括：基于对比学习损失函数，以对比学习的方式训练编码器；构建整体网络，并基于L1损失函数和频率损失函数对整体网络进行训练得到图像去光照装置；其中，所述整体网络包括特征提取网络和图像重建网络，所述特征提取网络由所述编码器构成，所述特征提取网络用于提取待去光照图像的图像特征，所述图像重建网络用于根据所述图像特征生成卷积内核、以及根据所述卷积内核重建图像。本发明将对比学习思想和频率损失函数应用于图像去光照领域，在保留正常图像频率的同时滤除无用的噪声。
基于对比学习图像光照模型及其训练方法

[发明专利]基于U-Net神经网络的复合材料缺陷红外无损探伤方法及系统-CN202310049203.9在审
发明人：杨明;常皓亮;付贵;黄少晗;涂晓光;朱新宇 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及材料内部缺陷检测技术领域，公开了一种基于U‑Net神经网络的复合材料缺陷红外无损探伤方法及系统，包括如下步骤：对复合材料包含不同类型缺陷的原始红外图像进行采集、预处理；将每张预处理图像通过Labelme进行标注生成对应的标注文件；通过预处理红外图像集和标注文件集训练U‑Net神经网络，训练完成U‑Net神经网络构成处理网络；将采集后待处理的红外图像输入处理网络后输出特征图，对特征图进行分割处理得到二值图像，再通过矩形框定位算法在二值图像中定位缺陷具体的位置；将二值图像已定位缺陷具体的位置和待处理红外图像融合，在待处理红外图像中定位缺陷具体位置。本发明通过U‑Net神经网络学习红外特征图像的快捷性和高准确性，解决传统算法的局限性，为复合材料的内部缺陷检测提供新的思路。
基于 net 神经网络复合材料缺陷红外无损探伤方法系统

[发明专利]一种基于对比学习及YOLO-v5的目标检测模型改进装置及方法-CN202211562822.X在审
发明人： 涂晓光;原子昊;刘建华;刘勃锴;王文敬;雷霞;胡焱;许将军 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习及YOLO‑v5的目标检测模型改进装置及方法，涉及计算机视觉技术领域，其技术方案要点是：包括YOLO‑v5网络结构与对比学习网络结构；对比学习网络结构用于计算并输出正、负样本图片之间的对比损失；YOLO‑v5网络结构通过卷积运算提取图像特征，在输出端生成预测框并设置非极大值抑制运算，保留预测框进行目标损失函数计算；计算出来的目标损失与对比学习网络的对比损失进行加权求和计算最终损失值，将最终损失值反向传回给YOLO‑v5网络进行参数更新。网络训练中加入了对比学习的思想，因此使训练出来的模型对于识别目标与背景差异更加明显，有效地提高了目标检测模型的检测精度。
一种基于对比学习 yolo v5 目标检测模型改进装置方法

[发明专利]基于生成对抗网络的rPPG信号生成方法及装置-CN202310220943.4有效
发明人： 涂晓光;胡哲昊;刘建华;刘勃锴;雷霞;王文敬;王宇 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的rPPG信号生成方法及装置，属于生理信号识别技术领域。rPPG信号生成方法，包括：生成标准频率信号和标准波形信号；生成对抗网络生成待训练rPPG信号，并对标准频率信号、标准波形信号和待训练rPPG信号进行预处理，以及将预处理后的待训练rPPG信号分别与预处理后的标准频率信号和预处理后的标准波形信号进行对抗训练；其中，预处理为将一维的信号转换为二维的图像信号。本发明使用标准频率信号和标准波形信号分别与生成信号进行对抗学习，能够生成频率准确且波形形态标准化的rPPG信号。
基于生成对抗网络 rppg 信号方法装置

[发明专利]飞行器风洞试验的支架式测力系统-CN202310029830.6在审
发明人：刘勃锴;庞杰;李平;黄传勇;谢家雨;张潇睿;张莹;朱鲜飞;陈晨;曾维;姚丹;孟庆安;涂晓光 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01M9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞行器风洞试验的支架式测力系统，包括浮动框、固定框和一体化连接于浮动框和固定框之间的中间梁，中间梁的顶部中心设有俯仰力矩Mz测量元件，中间梁的底部设有推力/阻力X测量元件和升力Y测量元件，中间梁和浮动框之间还设有一对斜置的二力杆元件，二力杆元件的两端均通过弹性铰链结构与中间梁和浮动框连接，该飞行器风洞试验的支架式测力系统的力矩参考中心位于一对斜置的二力杆元件的延长线交点，且延长线交点与俯仰力矩Mz测量元件的中心线相交，当进行飞行器风洞测力实验时，飞行器风洞试验的支架式测力系统的力矩参考中心与飞行器试验模型的力矩参考中心重合，形成汇交力系结构；本发明用于测量风洞试验中作用于飞行器试验模型上的阻力、升力和俯仰力矩。
飞行器风洞试验架式测力系统

[发明专利]一种飞行员体能健康监测设备及其操作方法-CN202210265765.2在审
发明人：钟勉;杨鸣亮;周超;李波;涂晓光;杨天阔 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞行员体能健康监测设备及其操作方法，包括表壳和智能手环主体，所述表壳两端分别转动连接有第一表带和第二表带，本发明将摄像头组件、体温传感器、汗液检测传感器、光学心率传感器、GSM通信模块、脑电波传感器和中央处理器通过电路板集成在壳体中，并通过移动电源对零部件供电，使其工作，极大的减小了监测装置的体积，和降低监测设备的成本，并将壳体内置在表壳中，通过表壳两端转动连接的第一表带和第二表带，第一表带上的卡柱配合第二表带上的卡扣和卡孔，方便将监测设备戴在飞行员的手腕上，方便飞行人员的携带和使用，并且壳体中的储存室内带有相应的应急药品，为急救争取时间。
一种飞行员体能健康监测设备及其操作方法

[发明专利]基于强化学习和深度卷积神经网络的人脸识别装置及方法-CN202111129227.2在审
发明人： 涂晓光;李军辉;胡焱;刘建华;康朋新 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习和深度卷积神经网络的人脸识别装置及方法，人脸识别装置包括主网络块、若干归一化网络和若干决策网络，主网络包括若干顺次连接的主网络块；主网络块对输入的人脸图像和人脸特征进行特征提取，并输出提取得到的人脸特征；归一化网络将对应的主网络块输出的人脸特征归一化到同一特征投影空间并输出；决策网络根据对应的归一化网络输出的人脸特征，利用强化学习方法判断是否继续向前学习：若是，则将归一化后的人脸特征输入下一个主网络块；若否，则将归一化后的人脸特征输出进行人脸识别。本发明通过对当前人脸特征的识别能力进行判断和选择，从而使用足够强的浅层特征进行识别，节省了大量的计算参数。
基于强化学习深度卷积神经网络识别装置方法

[发明专利]基于动作增强的人脸防欺骗识别方法-CN201711232354.9有效
发明人：马争;解梅;张恒胜;涂晓光 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动作增强的人脸防欺骗识别方法。属于数字图像处理技术领域。本发明通过动作增强技术增强输入CNN+LSTM网络视频中的动作信息，此外，为了克服现有CNN+LSTM框架存在丢失位置信息的缺陷，本发明将LSTM结构加在最后一个池化层后面，并去掉全连接层，达到保留位置信息的目的，从而使得提取的序列特征更具有区分能力；同时本发明还在改进后的框架中加入了注意力机制，通过设置位置置信度矩阵，将位置变化明显区域置信度值增大，使得LSTM更加专注动作信息集中区域。
基于动作增强人脸防欺骗识别方法

[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110220285.X在审
发明人：申省梅;蔡茂;涂晓光;王薇琳 -专利权人：北京澎思科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。该数据处理方法包括：获得具有故事情节的文本和/或图像集合；通过对所述文本和/或所述图像集合进行分析，获得所述故事情节对应的要素信息；根据所述要素信息，生成目标视频，其中，所述目标视频至少包括：自然场景和/或自然对象。在本申请中，通过AI技术，根据给定的文本和/或图像集合的故事情节，生成对应的自然视频，从而实现自然视频创作的智能化。
一种数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于结合人脸属性信息的人脸识别方法-CN201711232374.6有效
发明人：马争;解梅;张恒胜;涂晓光 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结合人脸属性信息的人脸识别方法，属于数字图像处理技术领域。本发明针对现有融合方式需要训练多个DCNN网络，然后进行分数融合或者特征融合进一步训练，工作任务繁重复杂，不利于实际应用的技术问题，公开了一种新的身份信息和属性信息融合的方式，以提升人脸识别正确率。本发明将人脸身份认证网络和属性识别网络进行融合形成一个融合网络，采用联合学习的方式同时学习身份特征和人脸属性特征，不仅提高了人脸识别的正确率，同时还可以预测人脸的属性特征，是一个多任务网络；并采用代价敏感的加权函数，使其不依赖于目标域数据分布，而实现在源数据域的平衡训练；且修改后的融合框架仅添加了少量参数，额外计算负荷比较小。
基于结合属性信息识别方法

[发明专利]用于手持设备的人脸识别方法-CN201510602843.3有效
发明人：解梅;张硕硕;蔡家柱;涂晓光 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-09-21 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本专利提出一种组合邻接LBP特征和基本LBP特征提取相结合，训练级联分类器用于手持设备的人脸识别方法。本发明的方法包括：首先，基于LBP和组合邻接LBP特征对训练样本库进行特征提取及进行分类器训练，得到包含N个分类器的级联分类器，其中训练各分类器的特征数量逐级增大，前N‑1级分类器采用LBP进行特征提取，第N级分类器采用组合邻接LBP特征进行特征提取；然后提取待识别图像的基本LBP特征作为级联分类器的输入进行逐级分类判定，在进行第N级分类器判定时，需要将其转换为组合邻接LBP特征，当均满足各分类器的阈值时，则判定为人脸图像。本发明用于手持设备上的人脸检测，具有运算速度快，识别率高的特点。
用于手持设备识别方法

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