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[发明专利]一种基于优化神经网络的人体尺寸参数估计方法-CN202310600296.X在审
发明人：杨晓文;李雅婷;庞敏;韩燮;薛红新;贾彩琴;郭磊;孙福盛;曹亚明;王飞 -专利权人：中北大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于优化神经网络的人体尺寸参数估计方法。为了提高人体围度尺寸预测的效率和准确性，本发明采用GBWO‑ENN的方法。针对传统灰狼算法易于陷入局部最优和无法平衡全局和局部搜索的平衡性问题，提出了GBWO算法。针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小的问题，采用GBWO算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化。
一种基于优化神经网络人体尺寸参数估计方法

[发明专利]一种基于激光雷达里程计的无人机自主定位方法-CN202310223237.5在审
发明人：任铭铭;赵融;谌钟毓;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于激光雷达里程计的无人机自主定位方法。为解决无人机在线面特征稀少环境中定位稳定性和鲁棒性下降的问题，本方法包括以下步骤：步骤1，使用体素滤波对原始点云数据进行降采样处理；步骤2，利用IMU测量数据对降采样后的点云数据进行运动畸变去除；步骤3，提取经过步骤2处理后点云数据中的线、面特征；步骤4，提取经过步骤2处理后点云数据中的通用特征；步骤5，使用IMU测量数据预测无人机状态；步骤6，利用线、面特征以建立观测方程；步骤7，利用通用特征建立观测方程；步骤8，将步骤6和步骤7建立的观测方程以串联的方式带入滤波器修正预测状态；步骤9，输出最优状态，进入步骤1。
一种基于激光雷达里程计无人机自主定位方法

[发明专利]一种三维地形生成方法-CN202111109019.6有效
发明人：熊风光;张鑫;刘欢乐;尹宇慧;况立群;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明属于三维图形领域，公开了一种三维地形生成方法。为了应对游戏、影视、军事仿真、飞行器模拟等领域的快速发展促使地形生成需求急剧增加，如何高效地生成高质量地形以满足大量需求的问题以及传统建模方法，需要繁杂的摄像过程以及人工手动建模，需要浪费大量的人力物力的问题。本发明利用现有的建筑物模型，将建筑物遥感图像中的建筑物图像剪切，使用哈希算法与建筑物模型进行匹配并保存为json文件，使用Unity引擎中的Terrain地形编辑器，根据高度图及遥感图像分割后的图片生成相应的地形及贴图，读取json文件生成建筑物，实现三维地形的生成。有效地解决了当下3D实景建模需要复杂工序的问题。
一种三维地形生成方法

[发明专利]一种基于百度指数与机器学习的流感趋势预测方法-CN202211566248.5在审
发明人：薛红新;郭磊;况立群;韩慧妍;熊风光;杨晓文;张元;庞敏;孙福盛;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明属于流行病监测技术领域，具体涉及一种基于百度指数与机器学习的流感趋势预测方法。针对现有流感预测方法仅使用历史时间序列信息进行预测，而忽略了相邻区域的空间相关性和不同时间段的时间相关性的影响，并且流感预测方法多集中于使用多元线性回归方法进行预测等问题，本发明首先试图挖掘与流行性感冒相关的重要关键词，对关键词进行初筛，并通过分析各关键词与流感样病例数的时滞相关性，对关键词进一步过滤；其次，基于确定的不同类型关键词和ILI％，通过考虑相邻地区间流感传播的影响，构建流感预测模型；最后，选用XGBoost方法对所建模型进行预测，得到符合南方地区的流感预测模型。
一种基于百度指数机器学习流感趋势预测方法

[发明专利]一种室内移动机器人强化学习导航方法-CN202211416730.0在审
发明人：况立群;王少桐;韩慧妍;曹亚明;熊风光;杨晓文;张元;庞敏;薛红新;郭磊;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明属于强化学习领域，具体涉及一种室内移动机器人强化学习导航方法，为解决在复杂环境复杂奖励的情况下，智能体导航中的样本利用率低以及导航成功率不高的问题，本发明在D3QN算法基础上，引入优势后见经验回放算法和分层强化学习结构。首先，通过比较不同轨迹点的优势函数来选择新目标点，拥有最大优势函数的轨迹点作为新目标点，根据新目标点，对轨迹样本重新标记并存入经验池中。然后，在分层强化学习的结构下，训练智能体在复杂的环境下学习，顶层智能体负责学习大范围的路径规划，底层智能体负责导航到子目标，最后实现到总目标点的导航。
一种室内移动机器人强化学习导航方法

[发明专利]一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法-CN202310067111.3在审
发明人：杨晓文;文阳晖;张元;韩慧妍;庞敏;况立群;韩燮;熊风光;贾彩琴;薛红新;焦世超 -专利权人：中北大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法。本发明引入多尺度监督的方式，通过对解码器每层进行额外的监督学习，判断隐藏层特征图质量的好坏，从而提高网络整体分割精度，促使网络隐藏层学习到的特征易区分、更具鲁棒性，进而改善网络对物体边缘的分割效果，广泛适用于大型室内点云语义分割。
一种基于尺度监督三维景点分割方法

[发明专利]一种基于准共形映射的三维模型变形算法-CN201910443071.1有效
发明人：况立群;薛红新;常敏;韩燮;庞敏;韩慧妍;张元;常伟;候瑞环;牛昊杰;常婷 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-05-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于准共形映射的三维模型变形算法。首先，利用准共形映射将三维模型参数化到二维平面圆盘；其次，采用准共性迭代算法计算两个平面之间的映射，得到变形后的二维模型；最后，采用2D→3D模型恢复算法将变形后的二维模型还原出尽可能满足约束条件的三维模型。本发明解决了现有模型利用率低，变形算法需要操作的控制点多、对骨骼不明显的模型处理效果差以及微分坐标变形技术对旋转敏感，以及直接在三维模型上变形较难的问题。比传统的映射方法简单而且保持了源模型的更多的局部细节。本发明适用于基于单幅图像的三维模型变形，适用于具有任何边界的模型的变形。可应用于动画、整容手术、医学以及几何建模等领域。
一种基于准共形映射三维模型变形算法

[发明专利]一种基于点云局部凹凸性的三维碎块拼接方法-CN202011402042.X有效
发明人：贾彩琴;韩燮;庞敏;常波波 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于点云局部凹凸性的三维碎块拼接方法。针对三维刚体碎片严重腐蚀且部分丢失的情况，使得碎片复原工作变得更加困难且高额的时间效率，本发明提出的方法包括关键点提取，特征描述子的生成与匹配，还有错误匹配点的剔除等步骤，可以有效的融合碎块的多个特征，并在有丢失的碎块模型上获得不错的拼接结果。
一种基于局部凹凸三维碎块拼接方法

[发明专利]一种融合形状与纹理的点云局部特征描述方法-CN202211216429.5在审
发明人：张元;史泽鹏;庞敏;杨晓文;韩慧妍;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明属于三维图像处理技术领域，具体涉及一种融合形状与纹理的点云局部特征描述方法，针对现有点云局部描述符缺乏色彩纹理信息导致特征描述能力不足，以及部分基于色彩的描述符维度过高、计算耗时过长的问题，本方法在计算纹理特征时以FPFH算法的拓扑结构为基础，同时融合后的特征向量为66维，维度较低，在进行特征向量的计算或匹配时效率较高；本方法使用相关性更弱的HSV色彩模型，基于两点间的色彩通道比值度量纹理差异，对亮度变化的稳定性更好，同时结合点云的形状信息和纹理信息，丰富了点云特征的描述，可有效增强点云特征匹配的准确率。
一种融合形状纹理局部特征描述方法

[发明专利]基于AHP的新型智慧城市评价指标裁剪模型的构建方法-CN202110412898.3有效
发明人：韩慧妍;况立群;熊风光;韩燮 -专利权人：中北大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于智慧城市评价领域，具体涉及基于AHP的新型智慧城市评价指标裁剪模型的构建方法。结合国内外智慧城市评价指标体系，首先构建评价指标数据库，根据不同城市特点，从数据库中选择适当的评价指标，基于层次分析法(AHP)及专家赋分，动态设定其重要性权重，完成评价指标的自动裁剪，从而构建一套面向城市特点的新型智慧城市评价指标体系模型。
基于 ahp 新型智慧城市评价指标裁剪模型构建方法

[发明专利]一种基于改进K-近邻算法的三维场景点云分割方法-CN202110121359.4有效
发明人：杨晓文;王爱兵;韩燮;李芳;郭子军;彭志斌 -专利权人：中北大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进K‑近邻算法的三维场景点云分割方法，属于机器视觉技术领域。为优化局部特征提取网络，提高点云模型的分割精度，在深度神经网络PointNet基础上，结合改进K‑近邻算法的局部特征提取方法，将加入局部特征提取方法的神经网络命名为PointNet‑KNN。本发明以点的k邻域特征代替单个点特征作为输入进行特征提取，通过调节局部特征提取的网络深度，增强了局部邻域点与点之间的相互关联。在K‑近邻算法的改进上，本发明对局部邻域划分区域，将其划分为k个圆形邻域，根据局部邻域样本数据分布密度的差异计算待测点对于k个圆形邻域的加权分类情况，从而对待测点精准分类，最后将改进的K‑近邻算法应用于PointNet‑KNN点云分割网络具有更高的分割精度。
一种基于改进近邻算法三维景点分割方法

[发明专利]一种基于中心投影的强度图像与纹理序列间的配准方法-CN201911142026.9有效
发明人：熊风光;陶谦;韩燮;况立群;梁振斌;高焱 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明属于点云数据与纹理序列间配准的技术领域，特别涉及一种基于中心投影的强度图像与纹理序列间的配准方法。本发明基于中心投影的强度图像与纹理序列间的配准方法，采用了NDT与ICP匹配结合的方法来配准采集到的三幅局部点云，最后利用SIFT把纹理影像和配准后的点云进行特征匹配，同时采用融合预处理算法解决了重叠问题。通过共线方程实现了多幅点云数据与纹理序列的自动配准，并保证了算法的稳健性和可靠性。
一种基于中心投影强度图像纹理序列方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的炮兵连智能作战演练系统-CN202011051742.9有效
发明人：况立群;冯利;熊风光;韩燮;李思远 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本发明属于计算机仿真领域，具体涉及一种基于深度强化学习的炮兵连智能作战演练系统。该系统包括包括任务管理模块、算法决策模块和可视化演示模块。针对强化学习、矩阵对策、影响图对策、遗传算法和遗传模糊树等方法存在的“维度灾难”、“人类主观性影响”、“规则漏洞”等问题，本发明采用深度强化学习算法，通过其与环境的交互对神经网络进行训练，避免了人类主观影响；不需要经典样本案例；通采用深度神经网络避免“维度灾难”问题。本发明在炮兵连军事演练中战术研究、火力打击、装备性能评估等领域具备广泛的应用前景。
一种基于深度强化学习炮兵连智能作战演练系统

[发明专利]一种基于星射线的瞳孔中心定位方法-CN202010098080.4有效
发明人：韩慧妍;马启玮;韩燮;杨婷;李俊伯 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于星射线的瞳孔中心定位方法。本发明先通过图片预处理，再通过星射线算法，检测瞳孔区域，在ROI区域内通过迭代法，得到二值化的阈值，优化二值化后的瞳孔区域，剔除星射线边缘点误差。本发明可以精确的检测到遮挡条件下的瞳孔中心点。本发明较好的满足实时性和鲁棒性的要求。
一种基于射线瞳孔中心定位方法

[发明专利]一种融合持久同调的三维点云分类方法-CN202210233977.2在审
发明人：况立群;万嘉龙;熊风光;韩慧妍;杨晓文;张元;韩燮;庞敏;薛红新;王爽;孙福盛;郭磊 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种融合持久同调的三维点云分类方法，为解决当前三维点云分类技术中缺乏对点云拓扑特征进行表征的问题，本发明在现有基于神经网络的点云分类技术PointNet++基础上，进一步引入代数拓扑学中的持久同调方法进行点云分类。首先，构建点云witness单纯复形拓扑结构，从贝蒂数和持久图两个方面量化点云的持久同调拓扑特征。其次，定义一个基于持久同调的损失函数，据此对三维点云分类的网络模型进行训练学习，得到神经网络模型各项参数。最后，利用训练好的卷积神经网络，进行三维点云的分类任务。测试结果显示，本发明显著提升了点云分类准确率。
一种融合持久同调三维分类方法

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