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[发明专利]多源异构数据的异常检测方法和系统-CN202311052632.8有效
发明人： 边丽蘅;刘思田;朱春丽;闫军;秦同;郭鹏宇 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及信息技术领域，本发明公开了多源异构数据的异常检测方法和系统，该方法包括对多源异构数据进行统计建模并通过数据拆分方法得到多源异构数据分布的背景分布特征；利用预设的滑动窗口对背景分布特征进行预处理以得到特定时间序列上的背景图序列；基于背景分布特征中的目标大小在背景图序列上进行自适应分块得到自适应分块结果，并通过解耦表征方法识别自适应分块结果中每个分块的单源点；基于识别的单源点确定背景图序列中异常数据位置，并根据多源异构数据和移除异常数据的背景图序列的比较计算结果得到多源异构数据的异常数据位置。本发明可以直接从传感器耦合的多源异构感知测量值进行不确定性估计，高效的进行异常检测。
多源异构数据异常检测方法系统

[发明专利]一种多光谱相机与雷达特征级数据融合方法及系统-CN202310912672.9在审
发明人：闫军;李孟迪;王伟;边丽蘅;秦同;朱春丽 -专利权人：爱泊车科技有限公司;智慧互通科技股份有限公司;北京理工大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种多光谱相机与雷达特征级数据融合方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括：对多光谱相机图像和雷达点云数据进行特征提取，采用雷达和相机特征级融合网络和多模态特征聚合将多光谱相机数据和雷达点云数据进行特征级别融合，并且采用基于改进的交叉注意力机制进行相机信息和雷达多模态特征信息的融合，而不是特征多通道串联求和，进一步提升数据融合准确度；同时，由于本发明提供了多光谱相机与雷达特征级数据的融合，因此可以采用多光谱相机代替传统单目彩色相机，可以在夜间、雨雪雾等可视条件差的场景下给予雷达更好的辅助效果，避免传统相机在可视条件较差时的一些检测失灵现象，从而提升了全息路口的管理效率和准确度。
一种光谱相机雷达特征级数融合方法系统

[发明专利]系统参数优化的超分辨方法和系统-CN202310982650.X有效
发明人： 边丽蘅;胡勇存;常旭阳;闫军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了系统参数优化的超分辨方法和系统，该方法包基于系统成像参数构建重建网络；利用训练数据集训练重建网络优化重建网络参数以得到训练好的重建网络；其中，训练数据集，包括第一原始波前；基于优化后的系统成像参数构建全息光学成像系统，并将第二原始波前输入至全息光学成像系统进行成像得到第一衍射强度图；将第一衍射强度图输入至训练好的重建网络以输出高分辨率的第二原始波前。本发明解决了成像分辨率低、质量差的问题，实现高效、高保真、超分辨重建原始波前。
系统参数优化分辨方法

[发明专利]基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统-CN202311052634.7在审
发明人： 边丽蘅;闫荣;闫军;郭鹏宇;秦同 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及摄像学技术领域，本发明公开了基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统，该方法包根据光谱图像数据集的光谱特征曲线和空间特征构建非负光谱‑空间特征字典；利用编码光源和传感器固有的响应函数表征的非负光谱‑空间特征字典中光谱特征曲线照射目标场景产生目标场景反射光；基于非负光谱‑空间特征字典中的空间特征以利用预设的调制方法耦合调制目标场景反射光得到耦合后的多光谱信息；利用预设的感知算法计算耦合后的多光谱信息，以根据计算结果输出光谱感知信息。本发明无需光谱成像，使用可调光源和结构光调制器直接对高维信息进行降维和智能感知。
基于稀疏统计高效率光谱感知方法系统

[发明专利]高速高光谱成像系统和方法-CN202310982648.2在审
发明人： 边丽蘅;吴锦煊;李道钰;秦同;郑德智;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了高速高光谱成像系统和方法，该系统包括二维阵列相机、高光谱相机、光路装置和重建模块，其中，光路装置，用于使得目标场景置于光路中；二维阵列相机和所述高光谱相机，用于在计算机控制下同步触发二维阵列相机和高光谱相机对目标场景进行采样得到二维空间测量值和三维空间光谱测量值；重建模块，用于通过第一预设算法对二维场景测量值进行计算得到目标场景的运动变化信息，并利用第二预设算法和运动变化信息对三维空间光谱测量值进行矫正，以根据矫正结果得到目标场景的完整高光谱重构图像。本发明可以实现高质量的高速高光谱成像。
高速光谱成像系统方法

[发明专利]联合优化的图像重建方法和系统-CN202310982653.3在审
发明人： 边丽蘅;赵日发;常旭阳;闫军;郭鹏宇;秦同 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算摄像学技术领域，本发明公开了联合优化的图像重建方法和系统，该方法包括构造包含物理层和重建层的联合优化网络，物理层基于成像参数可学习的传播模型，输入为自然图像，输出为一组不同传播距离下的衍射强度，重建层基于神经网络，以物理层输出的衍射强度集合为输入，输出重建的自然图像，训练联合网络优化成像参数和重建网络参数；基于最优成像参数搭建成像系统，采集样本的衍射强度数据；将衍射强度图赋予最优权重，输入到训练收敛的神经网络，得到预测的重建图像。本发明联合优化传播距离、权重等成像参数与目标重建质量，通过软硬件联合设计与优化，提升了图像的重建质量，实现鲁棒的高精度计算成像。
联合优化图像重建方法系统

[发明专利]高速光谱成像方法及装置-CN202210764141.5有效
发明人： 边丽蘅;闫荣;李道钰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提出一种高速光谱成像方法及装置，其中包括，构建包含多类单色光源的光源阵列，设定所述光源阵列的运行时序，按照所述运行时序点亮阵列中的不同光源；通过所述不同光源的出射光经过结构光调制器件，在目标场景位置产生光谱波段和空间分布均不同的光照掩膜，对所述不同光源对应的光照掩膜进行标定；在单次曝光下使用传感器耦合采集受多个光照掩膜调制的所述目标场景多谱段信息；利用预先标定得到的光照掩膜对所述目标场景多谱段信息进行解耦重建，得到光谱图像。本发明提供的高速光谱成像方法，解决了结构光调制器件变换速度限制和超高速光谱成像需求的矛盾，实现多谱段、超高速、高空间分辨率、低成本的光谱成像。
高速光谱成像方法装置

[发明专利]根据单张运动模糊图像生成高速视频的方法与装置-CN202010372113.X有效
发明人： 边丽蘅;李道钰;张军 -专利权人：北京理工大学;智慧互通科技股份有限公司
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本申请提出一种根据单张运动模糊图像生成高速视频的方法与装置，包括以下步骤：获取单张运动模糊图像，基于可微仿射变换建立图像的运动模糊模型，通过建立优化模型对图像运动模糊模型进行求解，得到参考图像和仿射矩阵；将参考图像根据仿射矩阵进行多次仿射变换得到多帧清晰运动状态图像，将上述清晰图像按时间顺序连接生成高速运动视频。本发明目的在于利用单张图像的运动模糊信息，并结合仿射运动建模和去模糊优化方法，达到高速成像效果。
根据单张运动模糊图像生成高速视频方法装置

[发明专利]基于散射复用的高通量免成像分类方法与装置-CN202011157901.3有效
发明人： 边丽蘅;詹昕蕊;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于散射复用的高通量免成像分类方法与装置，其中，方法包括以下步骤：使用散射介质对目标光场进行散射，得到散射后的散斑光场；选取并保留部分散斑光场，对部分散斑光场进行编码调制，并使用单像素探测器采集编码调制后的耦合数据，得到对应不同编码的单像素测量数据；设计并训练深度学习神经网络，网络的输入为单像素测量数据，输出为目标场景的分类结果；将采集的实际单像素测量数据输入深度学习神经网络中，得到成像分类结果。该方法仅需采集经过散射后的部分散斑图的单像素测量数据，无需经过图像重建即可输出场景分类的语义结果，具有效率高、计算复杂度低的特点。
基于散射通量成像分类方法装置

[发明专利]集成式计算光谱成像方法及装置-CN202210764166.5有效
发明人： 边丽蘅;王振;张宇哲;张一诺 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提出一种集成式计算光谱成像方法及装置，其中方法包括，设计并制备光谱调制掩膜，其中光谱调制掩膜包含多类光谱材料的空间分布和光谱分布；将光谱调制掩膜集成于阵列传感器，形成光谱采集传感器；使用所光谱采集传感器通过曝光成像采集目标场景信息，获取光谱耦合数据；使用解耦算法从光谱耦合数据中解耦不同空间点的光谱信息，进行集成式计算光谱成像。本发明利用了光谱调制材料的谱域压缩特性，同时结合深度学习和压缩感知理论，实现了高光谱数据的快速采集和重建。
集成计算光谱成像方法装置

[发明专利]多光谱传感器标定方法及装置-CN202210764143.4有效
发明人： 边丽蘅;张宇哲;郑德智 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提出一种多光谱传感器标定方法及装置，其中方法包括，搭建复色光照系统复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；通过预设的程序控制复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据‑光照光谱数据，构成传感器采集数据‑光照光谱数据集；设计光谱响应反解算法，从传感器采集数据‑光照光谱数据集中计算得到所述多光谱传感器的光谱响应。本发明方案简单、高效，能够做到准确标定和精确高光谱重建。
光谱传感器标定方法装置

[发明专利]基于三次二值化调制的快速全视场复数域成像方法及装置-CN202010291377.2有效
发明人： 边丽蘅;李萌;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三次二值化调制的快速全视场复数域成像方法及装置，其中，方法包括：搭建复数域成像光路；在光路的照明端使用相干光照射整个目标的全视场，并利用空间光调制器进行三次调制二值化照明图案，且在光路的探测端利用二维探测器采集三张对应观测样本光学傅里叶平面的光强；根据调制的照明图案和二维探测器采集到的相应傅里叶光强，利用相位恢复算法重建目标的复数域信息。根据本发明实施例的方法，每次成像仅需要二值化的幅度调制图案，即可达kHz级别的超快成像速度，提高成像效率的同时，有效保证成像的效果。
基于三次二值化调制快速视场复数成像方法装置

[发明专利]基于融合的双相机高分辨率红外成像方法及装置-CN202310147240.3在审
发明人： 边丽蘅;刘腾元;王华依 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提出一种基于融合的双相机高分辨率红外成像方法及装置，其中方法包括，搭建空间光调制系统以及单像素成像系统，采集目标在预设波段的一维测量值；使用单像素成像重建方法，将一维测量值重建为图像；使用可见光相机采集高分辨率可见光图像，将单像素重建图像与高分辨率可见光图像进行算法融合得到预设波段的高分辨率融合图。本发明与通过传统相机在不同波段进行成像的方法相比，使用单像素探测器会有更加简洁经济的系统并且可以在低采样率的条件下获得高分辨率图像。
基于融合相机高分辨率红外成像方法装置

[发明专利]基于L4范数优化的多光谱重建方法和装置-CN202010528222.6有效
发明人： 边丽蘅;闫荣;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本申请提出一种基于L4范数优化的多光谱重建方法和装置，其中，方法包括：获取多光谱数据集；使用L4范数优化模型对多光谱数据集进行成分分析，构成基向量空间；通过预设正则化算法对待重建光谱进行正则化约束构建目标函数；对目标函数进行求解，使用基向量空间对待重建光谱进行表征，得到基向量系数矩阵；根据基向量系数矩阵和基向量空间，对待重建光谱进行重建。由此，利用L4范数优化对高维数据进行成分分析，得到基向量特征明显，提高重建效率，在正则化约束下重建，提高精度，增强算法鲁棒性。
基于 l4 范数优化光谱重建方法装置

[发明专利]基于矩阵草图分析的单像素成像方法和装置-CN202010332727.5有效
发明人： 边丽蘅;王华依;张军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请提出一种基于矩阵草图分析的单像素成像方法和装置，其中，方法包括：对目标场景进行随机坐标采样，获取多排行坐标和列坐标；对多排行坐标和列坐标对应的部分目标场景进行光编码，并通过预先搭建的单像素成像系统对编码光进行采集，获取一维测量值；根据一维测量值，利用单像素成像重建算法生成多排行坐标和列坐标对应的草图；使用矩阵草图分析方法对草图进行重建得到完整目标场景图像。由此，适用于大规模高分辨率单像素成像，有效减少采样率及计算时间，具有较高的应用价值。
基于矩阵草图分析像素成像方法装置

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