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公开(公告)号：CN116385759A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310029791.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统，旨在解决现有技术进行新类的训练时难以对模型整体进行调整的问题。本发明包括：通过带有已知类数据标签的样本训练基础特征提取网络，通过特征提取器对带有已知类数据标签的样本进行特征提取，再通过投影层投影至可扩展特征空间中并保留未使用区域；将带有新类数据标签的样本和带有已知类数据标签的样本组合训练；新类视觉特征通过扩充部分参数的投影层投影至未使用区域并与已知类进行对齐，通过增量类原型分类器进行分类。本发明简单、灵活，可以显著提升全新类对象的分类性能，并能有效改善对历史类对象的分类性能。
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公开(公告)号：CN115001908A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210512729.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 一种基于光学矩阵计算的无线通信快速信道估计装置及方法，该装置主要包括块状导频插入模块、权值计算模块、OFDM调制模块、射频接收模块、信道估计模块等。信道估计模块由光源、偏振控制器、电光调制器、电光调制器阵列、光电探测器阵列和RC电路阵列按顺序连接构成。本发明改变了无线通信信道估计的计算技术，能够突破电子器件的固有电子瓶颈对无线通信信号处理速度的限制；将采集到的射频接收信号直接输入基于电光调制器的快速信道估计装置，省略了射频接收信号的电学预处理过程，大大简化了无线通信系统信道估计的实现流程，能够进一步提升信道估计的速度、降低信道估计的功耗，有望成为下一代更高速率、更大带宽、更低功耗的无线通信系统的设计方案。
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公开(公告)号：CN114004295A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111280363.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 浙江大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗增强的小样本图像数据拓展方法。本发明使用新颖的生成对抗网络来学习数据增强的表示和过程，展示来自单个新的数据点的真实数据增强样本，结合辅助图重构器及多层图表示门获取增强图像与验证域图像的多层级表示聚合向量，利用源域图像构建多类原型图，将验证域图像的多层级表示聚合向量与对应类原型图之间的欧式距离作为相似度阈值，保留多层级表示聚合向量与对应类原型图之间的欧式距离小于或等于相似度阈值的增强图像，作为拓展结果。本发明在数据量少的情况下使用增强样本对小样本进行训练并进行评估，结果表明，使用增强样本可以提高标准分类器的性能，所有任务的泛化性能都有显著提高。
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公开(公告)号：CN118031733A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410305867.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
Inventor： 李沈军
Abstract: 本发明提出一种采用硬质折叠翼的水上回收运载火箭，属于运载火箭技术领域，包括箭体、姿控发动机、舵、火箭发动机，还包括硬质折叠翼、副翼、气囊舱、气囊；火箭发动机安装在箭体尾部，具备多次启停功能；硬质折叠翼安装在箭体中段，与箭体铰接，受控展开；箭体的外侧沿轴向设置有前收纳舱和后收纳舱，用于包覆折叠状态的硬质折叠翼；副翼用于姿态滚动操作；气囊舱在箭体腹部对称设置，通过舱门封闭，用于收纳气囊；气囊通过导气管与箭体内增压气体存储容器相连，气囊与箭体间通过缆绳约束；箭体轴向远离质心一端沿径向外侧分布安装姿控发动机、舵。本发明同时提出了使用方法，提高了火箭回收的安全性、可靠性以及综合性价比。
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公开(公告)号：CN117652757A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311659312.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
Inventor： 李沈军
Abstract: 本发明提供一种用于可穿戴电子设备的功能拓展腕带，属于电子设备技术领域，包括拓展仓、卡扣、卡座、链带、功能模块、排线；拓展仓与可穿戴电子设备的表头相对设置，用于安装可拆卸的功能模块；拓展仓与表头之间通过卡座和2组链带连接；链带与可穿戴电子设备的表耳连接；拓展仓包括仓体、第一支臂和第二支臂，仓体内设置有空腔，空腔中远离卡座的一侧设置有接线排座；仓体、第一支臂和第二支臂构成折叠结构；卡扣与卡座配套使用；功能模块可拆卸安装于仓体内；功能模块上与接线排座对应位置设置有接线针座，排线安装在链带内，两端分别连接接线排座与表头内部电路。本发明解决了现有可穿戴电子设备受限于外形尺寸，功能拓展困难的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116489522A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310532913.7
申请日：2023-05-11
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
IPC: H04N23/951 , H04N23/957 , H04N23/698
Abstract: 本发明提供了一种大视场高速单光子探测关联成像方法及系统，包括：步骤S1：光脉冲通过数字微镜设备生成调制图像；步骤S2：调制图像通过分区单像素成像设备获取目标的分区关联成像信号；步骤S3：将获取的目标分区关联成像信号进行分区处理，利用调制图像和对应各区域关联成像信号对各区域进行成像得到各区域图像信息；步骤S4：将各区域图像信息进行合成形成完整的大视场图像。该方法将目标视场拆分为大量较小的子视场。由于单像素成像在同等成像质量下，所需成像次数与目标像素数成正比，故将目标视场进行拆分可大幅度减少成像次数，从而减少成像所需时间；也可在成像时间不变的条件下增加成像次数，提高成像质量。
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公开(公告)号：CN116310495A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310029240.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种基于增强小样本特征解耦的图像分类方法和系统，旨在解决无法有效提取细粒度特征和粗粒度特征以获得充足的局部信息和全局信息的问题。本发明包括：基于待测数据，通过基于小样本的数据增强模型，获取增强待测数据；通过多层感知机和第一分类器获取增强待测数据；将增强待测数据进行特征解耦获得细粒度特征和粗粒度特征；通过特征连接器将细粒度特征与粗粒度特征进行连接，基于连接特征，通过训练好的第二分类器进行分类获得分类预测结果。本发明能够快速的提取细粒度特征和粗粒度特征，有效解决了细粒度特征提取和粗粒度特征提取之间的冲突，提高了图像识别的准确性，并解决了训练样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN116226636A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211693753.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
IPC: G06F18/213 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种信号处理方法和信号处理装置，涉及信号处理技术领域，以解决现有技术中一维信号和二维信号的转换单向不可逆的问题。该信号处理方法包括：构建循环生成对抗网络，循环生成对抗网络包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器；采用第一生成器处理二维信号，获得转化后一维信号；利用第一判别器、一维信号和转化后一维信号，更新第一判别器和第一生成器；一维信号为二维信号对应的真实一维信号；采用第二生成器处理一维信号，获得转化后二维信号；利用第二判别器、二维信号和转化后二维信号，更新第二判别器和第二生成器。本发明还提供了包括上述信号处理方法的信号处理装置和计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN116151364A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211693711.2
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种具有显式通信机制的多智能体强化学习方法及装置，所述方法包括:在多智能体之间建立显示的通信‑共享机制；通过所述通信‑共享机制获取同队智能体和异队智能体的感知数据、环境信息；利用基于A3C的深度强化学框架、同队智能体和异队智能体的感知数据、环境信息进行策略训练，确定各个智能体的当前模型参数，各个智能体基于当前模型参数进行动作选择。本发明能够较好地融合无线通信技术与强化学习技术的优点，能够较好地对复杂环境下的敌我双方多智能体及环境信息进行感知，利用基于A3C的深度强化学框架进行强化学习训练，有效地降低多智能体博弈对抗学习的难度，为解决未来无人协同对抗问题提供新的有效途径。
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公开(公告)号：CN115170666A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210833085.6
申请日：2022-07-15
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 本发明提供了一种基于外部记忆的机器人导航方法及系统，包括：里程计位姿估计模块输入相邻两帧RGB图像，处理后得到多尺寸特征图,进行互卷积操作，并经过更深网络层处理获得机器人位姿估计；将位姿作为输入，并写入外部记忆池，同时从记忆池中读取包含机器人运动轨迹信息的特征向量；利用特征向量输出运动策略，控制机器人运动；对里程计位姿估计网络进行预训练，构建一体化网络优化策略，对各模块进行监督学习和强化学习联合优化。本发明将外部内存资源与神经网络耦合，并将传统对环境特征的记忆改进为对历史位姿序列的记忆，避免了冗余环境特征带来的计算存储资源开销，增大了网络的记忆容量，扩展了神经网络的功能。
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