公开(公告)号：CN107609601B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201710893876.7

申请日：2017-09-28

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 钟松延 ,  詹承华 ,  高淑敏 ,  刘宗宝 ,  杜默 ,  高文焘 ,  赵博颖 ,  王宇耕

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的舰船目标识别方法包括：S1、舰船样本库采用已有的图像、参数和模型数据构建，并在使用过程中，通过检测目标数据采集不断的进行丰富；S2、舰船目标特征训练是在卷积神经网络的框架下，通过对舰船样本库的识别训练，形成可见光/红外和二维/三维融合的舰船特征知识库，用于进行舰船目标分类识别；S3、舰船目标数据采集用于对海上舰船目标的可见光或红外视频数据进行实时高分辨率的采集；S4、对海上舰船目标进行检测；S5、对舰船目标图像粗分类；S6、基于舰船目标特征训练完成的深度神经网络模型开展舰船目标的细分类识别工作，准确的识别出舰船的类型。解决了舰船目标识别的难题。

公开(公告)号：CN107609601A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710893876.7

申请日：2017-09-28

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 钟松延 ,  詹承华 ,  高淑敏 ,  刘宗宝 ,  杜默 ,  高文焘 ,  赵博颖 ,  王宇耕

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的舰船目标识别方法包括：S1、舰船样本库采用已有的图像、参数和模型数据构建，并在使用过程中，通过检测目标数据采集不断的进行丰富；S2、舰船目标特征训练是在卷积神经网络的框架下，通过对舰船样本库的识别训练，形成可见光/红外和二维/三维融合的舰船特征知识库，用于进行舰船目标分类识别；S3、舰船目标数据采集用于对海上舰船目标的可见光或红外视频数据进行实时高分辨率的采集；S4、对海上舰船目标进行检测；S5、对舰船目标图像粗分类；S6、基于舰船目标特征训练完成的深度神经网络模型开展舰船目标的细分类识别工作，准确的识别出舰船的类型。解决了舰船目标识别的难题。

公开(公告)号：CN107368396A

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201710721805.9

申请日：2017-08-22

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 高文焘 ,  张力 ,  于大任

IPC: G06F11/22

Abstract: 本发明涉及一种面向国产化计算机的自动化测试系统及方法，属于软件测试技术领域。本发明的系统包括程控电源、测试控制计算机和待测计算机、千兆交换机等；该系统的功能包括开关机测试、获取待测计算机及系统基本信息、CPU测试、内存测试、硬盘测试、显示测试、网络测试、串口测试、USB测试和压力测试以及其他测试项等多个方面功能。本发明与现有的测试手段相比，可以减轻手工测试的劳动量，大幅度节省人力物力成本。