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公开(公告)号：CN110135561B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910357020.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 韦闽峰 , 王嘉贤 , 高晓颖 , 赵雄波 , 杨喆 , 郑文娟 , 陈伟 , 周辉 , 吴松龄 , 秦东辉 , 李毅 , 郭城 , 王婧 , 曹健 , 张兴 , 张继生 , 蔡燕斌 , 汪冬瑾 , 江存胜 , 刘建敬 , 赵一飞 , 戚红向 , 马征 , 赵星宇 , 孙德胜 , 杨俊峰 , 司文杰 , 黄如意 , 呼吁 , 王琦 , 陈红岩 , 周华 , 韩利军 , 杨广慧 , 冯丽 , 许琦 , 李悦 , 张辉 , 李晓东 , 李德强 , 野超
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种实时在线飞行器AI神经网络系统，包括卷积定点滑动IP核、池化压缩量化IP核以及全连接压缩融合IP核。共i+1层，每个卷积定点滑动窗口IP核和池化压缩量化核结构相同。其中，传感器信号1为对于飞行器优先级最高的主惯导数据，它单独输入一个单元网络层在第二次卷积时需控制1至i+1层的输入。飞行器异构传感器数据，作为系统的输入；辨识结果作为系统的输出。卷积滑动窗口IP核，通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取；池化压缩量化IP核，使用压缩量化技术，提高系统执行效率；全连接压缩融合IP核，经删减量化后压缩融合，输出满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的高可靠性、低功耗智能集成处理需求。
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公开(公告)号：CN111524098A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010265447.7
申请日：2020-04-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 杨柏胜 , 倪少波 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 田爱国 , 邵俊伟 , 李建伟 , 张孝赫 , 张连杰 , 张艺明
Abstract: 本发明涉及一种基于自组织聚类的神经网络输出层裁剪及模板框尺寸确定方法，属于卷积神经网络的目标检测识别技术领域，特别提供了一种针对SSD算法的网络输出层裁剪及模板框尺寸确定方法。使用自组织聚类可以在不确定目标尺寸分布的情况下获得更好的聚类结果，使用聚类结果计算目标上限面积，确定输出层层数，删掉感受野过大、层数过深的输出层，减少网络深度和参数数量，降低模型训练的难度，加快模型收敛，提高模型泛化能力，减少计算耗时，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN110135561A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910357020.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 韦闽峰 , 王嘉贤 , 高晓颖 , 赵雄波 , 杨喆 , 郑文娟 , 陈伟 , 周辉 , 吴松龄 , 秦东辉 , 李毅 , 郭城 , 王婧 , 曹健 , 张兴 , 张继生 , 蔡燕斌 , 汪冬瑾 , 江存胜 , 刘建敬 , 赵一飞 , 戚红向 , 马征 , 赵星宇 , 孙德胜 , 杨俊峰 , 司文杰 , 黄如意 , 呼吁 , 王琦 , 陈红岩 , 周华 , 韩利军 , 杨广慧 , 冯丽 , 许琦 , 李悦 , 张辉 , 李晓东 , 李德强 , 野超
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种实时在线飞行器AI神经网络系统，包括卷积定点滑动IP核、池化压缩量化IP核以及全连接压缩融合IP核。共i+1层，每个卷积定点滑动窗口IP核和池化压缩量化核结构相同。其中，传感器信号1为对于飞行器优先级最高的主惯导数据，它单独输入一个单元网络层在第二次卷积时需控制1至i+1层的输入。飞行器异构传感器数据，作为系统的输入；辨识结果作为系统的输出。卷积滑动窗口IP核，通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取；池化压缩量化IP核，使用压缩量化技术，提高系统执行效率；全连接压缩融合IP核，经删减量化后压缩融合，输出满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的高可靠性、低功耗智能集成处理需求。
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公开(公告)号：CN105223230A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510633286.1
申请日：2015-09-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明提供一种红外透波材料热辐射特性测量方法，包括，将红外透波材料制作成平板试验件，并加热到测量要求温度；设置面源黑体的温度到指定温度，用红外测量仪测量面源黑体的红外辐射；测量透过试验件的黑体红外辐射；改变面源黑体的指定温度，重复测量；计算红外透波材料在测量要求温度的透过率和自身热辐射；指定新的试验件测量要求温度，面源黑体温度回到初始值，重复测量并计算红外透波材料在多个测量要求温度下的透过率和自辐射。本发明用于测量高温状态下的红外透波材料透过率和自身热辐射，弥补了常规测量仅适用于常温状态测量且仅能直接给出透过率的不足。
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公开(公告)号：CN111539600B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010265424.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 肖利平 , 唐波 , 杨柏胜 , 倪少波 , 田爱国 , 邵俊伟 , 李建伟 , 张孝赫 , 张连杰 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 刘燕欣 , 高琪 , 王浩 , 张聪 , 张伯川 , 王亚辉
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于测试的神经网络目标检测稳定性评价方法，对测试图片进行位置、尺度、旋转、亮度、加噪与平滑变换，使用变换后的图片对神经网络进行测试，统计测试结果在不同变化情况下置信度的标准差以及定位准确度的标准差，并将各标准差进行综合得到神经网络目标检测稳定性综合评价结果。本发明提出的评价方法能够评估神经网络面对目标位置、尺度、旋转、亮度、噪声与平滑变化情况下保持对目标稳定检测的能力，可作为神经网络在面对变化或扰动情况下目标检测可靠性评价指标的一种，有利于从不同侧面评价神经网络的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114067195A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111221228.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗的目标检测器学习方法，属于人工智能技术领域，促使样本生成器生成更加真实的生成图像，使得生成图像提高网络的检测性能，还能够提高网络的训练效率。方法包括：构建循环生成对抗学习模型；所述循环生成对抗学习模型包括两组样本生成器；构建联合网络模型；所述联合网络模型在所述循环生成对抗学习模型中集成有目标检测器；所述目标检测器与所述两组样本生成器相连，并将两组真实图像，以及由所述两组样本生成器生成的两组生成图像作为输入，在梯度反向传播过程中将梯度值输出至所述两组样本生成器；对所述联合网络模型进行训练，并将由所述目标检测器输出的梯度值反向传播至对应的样本生成器中，直至所述联合网络模型收敛。
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公开(公告)号：CN111414844A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010188543.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积循环神经网络的集装箱箱号识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集集装箱样本图像，根据集装箱样本图像构建循环卷积神经网络模型，对循环卷积神经网络模型训练后得到分类器；步骤2：计算图像透视变换矩阵；步骤3：利用步骤2得到的图像透视变换矩阵对待检测集装箱图像进行透视变换得到视变换后的图像；步骤4：使用步骤1的分类器对透视变换后的图像进行字符识别得到字符识别结果；步骤5：利用集装箱箱号规则对字符识别结果进行核对校验，输出最终的箱号检测结果。本发明对神经网络结构和参数进行优化，具有更高的识别率和可靠性；对图像进行透视变换，提高不同角度安装摄像头应用该方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109410175B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
Abstract: 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN111401210A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010167033.0
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 王浩 , 张伯川 , 王亚辉 , 张聪 , 刘燕欣 , 高琪 , 肖利平 , 倪少波 , 杨柏胜
Abstract: 一种基于模板框增广的提高小目标检测稳定性的方法，步骤一：遍历全部训练样本的标注信息，提取标注信息中的目标尺寸；步骤二：计算目标尺寸参考最小值和目标尺寸参考最大值；步骤三：根据目标尺寸参考最小值、目标尺寸参考最大值、训练图像原始尺寸以及模型输出的特征层个数，计算各层关注目标的归一化尺寸；步骤四：根据各层关注目标归一化尺寸以及各特征层尺寸，计算各特征层模板框期望间距；步骤五：根据各特征层模板框期望间距，确定各特征层模板框个数与模板框中心点位置，进行模板框增广；步骤六：对完成模板框增广的卷积神经网络进行训练，得到对小目标检测的卷积神经网络模型。本发明降低算法对小目标位置的敏感度，提高小目标检测的稳定性。
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公开(公告)号：CN109410175A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
Abstract: 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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