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公开(公告)号：CN119600244A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411676363.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
Abstract: 本发明提供了一种三维模型纹理编辑方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对三维模型进行渲染，得到二维图，并根据三维模型中的待处理纹理面片对二维图进行更新，得到待处理纹理图像；对待处理纹理图像上的三角形区域中预设个数像素点进行计算，得到每个像素点对应的深度值和距离值；根据距离值和深度值，确定预设个数面片中的至少一个可见面片；对待处理纹理图像进行像素修改，得到目标待处理纹理图像，并根据目标待处理纹理图像对三维模型中的至少一个可见面片进行修改，得到目标三维模型。本发明对三维模型的二维图进行修改，从而对三维模型中的可见面片进行修改，实现了对三维模型上某块区域的纹理进行调整的目的。
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公开(公告)号：CN119414333A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411725831.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于RSSI和TDOA分层融合的LoRa定位系统及方法，本系统为至少四个基站组成的基站系统，所述基站系统中的各个基站均配置有RSSI模块和TDOA模块，所述基站基于获取的信号确定电波强弱信号及时间差信号；所述RSSI模块根据电波强弱信号执行RSSI算法，所述TDOA模块根据时间差信号执行TDOA算法。本申请具有定位效率高、定位精度高、造价成本低、适应范围广、易于携带等优点。
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公开(公告)号：CN119600174A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411675965.0
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G06T15/04 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于内容感知的三维模型纹理映射方法、系统及设备，该方法通过掩模区域卷积神经网络模型对目标区域的影像数据进行掩模分割，获取到目标区域中存在移动目标的影像数据的移动目标掩模，有效感知并提取到影像数据中的移动目标；通过对目标区域进行三角网格区域划分，以有效增强对目标区域进行数据处理的针对性，并通过统计所有包含移动目标掩模的三角网格区域的影像数据，针对性分析存在移动目标掩模的三角网格区域，进而梳理得到掩模影像数据；通过对移动目标掩模和掩模影像数据进行数据比较，从而针对性确定掩模影像数据中没有的移动目标的目标掩模，最终根据目标掩模确定目标区域的目标三维纹理模型，有效去除了移动目标。
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公开(公告)号：CN119600201A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411676025.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G06T17/00 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种三维实体模型多属性管理系统，其包括：几何建模模块，导入三维几何模型，基于三维几何模型进行几何建模生成三维模型；毁伤效果评价模块，用于设置实体目标易损性能力指标、战斗部终点效应能力指标、毁伤效果评价能力指标；模型属性管理模块，用于管理仿真模型库并管理三维模型的属性和功能；所述仿真模型库包括由所述几何建模模块生成的三维模型。本发明提供交互式、可视化的三维模型属性编辑功能，支持三维实体模型的多属性管理和维护功能。实现对大规模三维实体模型资源进行层次化归类管理和存储，通过构建模型多属性管理功能实现红蓝双方人员、武器、装备及载具在内的多源模型的属性及毁伤效果修改、存储及调用功能。
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公开(公告)号：CN119584235A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674637.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Lora无线通讯的自组网数据传输方法及终端设备，属于数据通信技术领域。该方法针对传统移动网络多径衰落、点对点通讯网络稳定性差、抗干扰能力弱、组网困难等问题，利用Lora通讯自组网和多跳路由技术实现移动节点之间的数据通信。综合采用Lora中心站、同步帧转发、终端设备RSSI信息收集、网络终端设备配置入网等技术实现自组网。利用Lora多跳数据传输和路由技术实现Lora数据收发及多跳数据转发。本发明能够对强电磁干扰及高机动条件下的Lora通讯终端设备进行快速自组网，利用多跳技术实现了任意距离任意两台高速移动的Lora通讯终端之间的数据通讯，可靠性高、网络自愈性好，抗强电磁干扰能力强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117434354A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311302888.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G01R29/08
Abstract: 一种在高功率微波实验中调节自由空间场强的测试系统，属于高功率微波效应测试技术领域。包括高功率微波源、接收天线、空间电磁波吸收装置、衰减器、微波同轴线缆、发射天线、被测物测试台和吸波材料。通过增加空间电磁波吸收装置将传播方向的电磁波阻断吸收，再通过设置接收天线、衰减器、发射天线对电磁波进行接收、衰减和重新发射，实现在一个较小的空间范围内，将高功率微波空间辐照场强调节到一个较低的范围，进而使得在一个较小的微波暗室中，就能开展电子设备在高功率微波下的干扰或扰乱效应实验，并获得效应阈值。本发明适用高功率微波效应测试技术领域，降低测试实验的操作成本和人员成本，提高测试准确度。
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公开(公告)号：CN117193089A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311228027.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明实施例涉及一种红外靶标指向控制系统及其控制方法，所述系统包括红外靶标装置、地面站和通信模块；所述红外靶标装置包括第一控制模块、信息接收模块、驱动电机模块、红外模块；第一控制模块与信息接收模块连接，接收信息接收模块的数据信息，并根据所述数据信息输出控制指令；第一控制模块分别与驱动电机模块和红外模块连接，通过驱动电机模块对靶标转台的旋转角度进行控制，通过红外模块对其输出的红外强度进行控制。本发明实施例的技术方案，利用靶标红外辐射特性动态生成技术，通过将靶标与导引头等被测设备的自身态势分别下传地面站，地面站经过坐标解算后上传驱动控制命令，极大地提高了靶标的指向精度。
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公开(公告)号：CN118509740A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410564405.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
Abstract: 本发明公开一种中长波红外光谱数据采集装置，涉及光谱数据采集领域，该装置包括基于FPGA+ARM硬件平台；在FPGA+ARM硬件平台上搭载的中长波红外光谱数据采集装置包括：AD模数转换电路、串并转换模块、数据重组模块、Axi总线接口模块、Axi协议转换模块、DDR3内存芯片、干涉仪装置、CAN接口、惯导系统、LVDS接口以及网口；串并转换模块、数据重组模块和Axi总线接口模块集成在FPGA上；Axi协议转换模块和DDR3内存芯片集成在ARM上。本发明能够实现中长波红外光谱数据采集与识别。
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公开(公告)号：CN116977233A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310729326.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G06T5/50 , G06T7/90 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种图像热力图生成方法、系统、电子设备及介质，涉及智能软件测试领域，该方法包括：对目标图像进行特征提取，得到不同颜色通道的分量特征；根据分量特征确定目标图像所适用的归因方法；归因方法为积分梯度归因方法或上下文层次推导方法；采用归因法计算总贡献度；根据总贡献度计算目标图像中所有像素点对目标神经网络的RGB贡献度；采用RGB贡献度替换目标图像中设定通道的像素点值；根据替换后的所有像素点值确定目标图像的热力图；热力图用于表征目标神经网络决策的准确程度。本发明能提高对神经网络的可解释性，从而提升神经网络决策的准确性，进而提升智能软件系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN116245277A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310014383.7
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/22
Abstract: 一种基于多维分析的优先级确定方法和装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质以及计算机程序产品。该方法包括：针对当前试验任务，获取包括多个基础指标的第一基础指标集合；确定第一基础指标集合中的多个基础指标分别所属的指标类型以及每种指标类型包含的基础指标的数量；针对第一基础指标集合中的每个基础指标，获取该基础指标的第一至第四优先级参数；基于与多次历史试验任务相关联的历史优先级数据确定各个优先级参数的权重；以及根据各个优先级参数及其权重，计算该基础指标的总优先级参数；以及根据第一基础指标集合中的多个基础指标各自的总优先级参数，确定第一基础指标集合中的多个基础指标的优先级顺序。
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