公开(公告)号：CN119599860A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411617423.8

申请日：2024-11-13

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 单昕昕 ,  高赛军 ,  于清华 ,  胡逸琳 ,  邓一帆

IPC: G06T3/04 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种跨光照域的低质量飞机红外图像风格迁移方法及系统，针对在不同光照条件的采集场景中所采集的飞机图像风格各异、容易导致域偏移的问题，实现低质量飞机红外图像的风格迁移，解决红外图像目标检测软件在域偏移情况下表现不佳甚至失效的问题。具体包括：图像预处理、搭建图像风格迁移模型、训练图像风格迁移模型、图像风格迁移等步骤。基于预处理策略并通过在图像风格迁移模型中搭建一种基于多尺度特征融合和注意力机制的生成网络，有效针对分辨率差、对比度低、信噪比小的低质量飞机红外图像，实现风格迁移，解决了低质量飞机红外图像在跨光照域的风格迁移中产生目标变异、背景混乱、细节丢失等导致图像不可用的问题。

公开(公告)号：CN118172680A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410158613.1

申请日：2024-02-04

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 李耀 ,  于清华 ,  单昕昕 ,  陈芳 ,  申臻 ,  高赛军

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06N3/04 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像对抗样本技术领域，尤其涉及一种基于神经网络覆盖率的舰船图像对抗样本生成方法，包括以下步骤：S1：准备舰船卫星遥感图像样本，获取对应的标签信息；S2：挑选舰船特征明显的第一遥感图像样本,输入深度神经网络模型，确认模型中间层的活跃激活路径:S3：选择不含船舰特征的原始图像样本，加入舰船特征形成舰船图像样本，提取神经元激活值；S4：对舰船图像样本进行随机对抗攻击，生成舰船图像对抗样本；S5：获取输入样本相似度指标、中间层特征图差异度指标和神经网络覆盖率指标，构建多目标优化搜索空间:S6：将舰船图像对抗样本加入多目标优化搜索空间，获取非支配解集。本发明对提升舰船图像样本的识别准确性和鲁棒性具有重要意义。

公开(公告)号：CN119847934A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510010559.0

申请日：2025-01-03

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 尹龙雯 ,  胡逸琳 ,  高赛军 ,  单昕昕 ,  申臻

IPC: G06F11/3668 ,  G06F16/16 ,  G06F8/73 ,  G06F8/40

Abstract: 本发明公开了一种面向卫星领域代码构件的测试用例复用方法，通过特定的代码构件表现形式，对代码功能进行封装，得到相对独立的功能单元，即构件单元，基于构件单元创建构件库；将构件库中的构件单元与相应的测试用例进行绑定；每当获取卫星领域测试项目后，分析其需求文档和代码，从构件库中匹配相同或相似的构件单元，得到构件集；基于构件集，从构件库中提取相应的测试用例，使构件库中的测试用例得以复用。由于构件单元的独立性，使其更容易进行单元测试，不需要依赖于整个程序的其他部分，能够更精确、高效地进行测试用例复用。

公开(公告)号：CN119830893A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411692294.9

申请日：2024-11-25

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 胡逸琳 ,  尹龙雯 ,  于清华 ,  单昕昕 ,  马海燕

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/103 ,  G06F40/151 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F11/3668

Abstract: 本发明公开了一种基于文档标准及语义的中文文本测试需求提取方法，对于文本量较大的软件需求文档，依据相应标准对文档结构进行拆解，建立关键词及近义词库，句式库及语义库对软件需求描述进行格式化拆解；建立测试需求特征库，通过软件需求拆解的条件与测试需求特征的匹配，生成相应的测试需求文档。大大减少人工读取软件需求建立测试需求的时间，正确拆解的测试需求文本描述用语更为规范，减少人工编写文档的语义二义性，有利于测试人员对测试内容的执行，保障测试顺利进行。

公开(公告)号：CN118138357A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410422474.9

申请日：2024-04-09

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 单昕昕 ,  于清华 ,  高赛军 ,  陈芳 ,  尹龙雯

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于通用域适应的跨数据集网络入侵检测方法，针对源域数据集和目标域数据集通过在不同的系统和场景中抓取流量数据、记录网络流特征和攻击类型而构成，其标签空间不同、特征空间不同，从有标签的源域数据集中学习分类知识，预测出两个数据集的公共标签，在无标签的目标域数据集上完成公共类别和未知类别的网络入侵检测，实现了跨数据集的网络入侵检测，具体包括：数据集特征数值化、训练网络入侵检测模型、训练目标域数据检测模型和目标域数据集的网络入侵检测等步骤。实现了跨数据集的网络入侵检测，解决了数据特征维度不同、目标域未知类分析、公共标签预测等问题。