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公开(公告)号：CN109104303A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810805073.6
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种CAN总线ID自动配置系统，在CAN总线设备中包括总线控制器和节点1～N，总线控制器和所有节点均挂在CAN总线上，分别与CAN总线通信信号CAN_H和CAN_L相连接，在CAN总线上的总线控制器和每个节点上各增加一对RS422串行收发信号，通过RS422串行收发信号将总线上所有节点串接起来，连接成菊花链式的拓扑结构。本发明还提供一种使用上述CAN总线ID自动配置系统进行CAN总线ID自动配置的方法。本发明相比现有技术具有以下优点：1、该CAN总线ID自动配置方法简单便捷，所有节点ID号的配置均由系统自动完成，无需进行设置和人工干预。2、系统电缆走线简单，ID配置信号无需单独电缆走线。
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公开(公告)号：CN119323731A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411412536.4
申请日：2024-10-11
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉注意力模型的ISAR图像质量评价方法和系统，涉及图像质量评估技术领域。本发明通过预先训练的ISAR图像质量评价神经网络对待评估的ISAR图像进行处理，得到评估结果，其中，ISAR图像质量评价神经网络包括：Gramin Transformer模型、双层注意力层、MLP层和sigmoid层；其中，双层注意力层的每层中均包括通道注意力模块和区域注意力模块。本发明设计的ISAR图像质量评价神经网络利用特征相似性矩阵重点关注了编码过程中的特征可鉴别性，利用注意力机制较好的关注ISAR图像的全局和局部特征，提取的特征与传统特征相比表达维度多元化，表达内容更丰富，最后通道维和空间维进行特征融合，得到鲁棒性特征从而对图像质量进行评价。
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公开(公告)号：CN111507426A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010360573.0
申请日：2020-04-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉融合特征的无参考图像质量分级评价方法及装置，所述方法包括：构建训练集、验证集以及测试集，提取表征图像视觉质量的综合特征，其中，图像综合特征(62维)包括：UniformLBP特征、边缘强度特征、频谱特征以及信噪比；基于支持向量机算法，使用训练集预先训练得到图像质量评价模型，并使用验证集循环验证训练后的模型，得到训练后的目标模型；使用测试集测试目标模型，在目标支持向量机模型的准确率达到预设阈值的情况下，使用该模型作为图像视觉质量最终评价模型。在线评价图像视觉质量时，只需输入待评价图像的同时加载质量评价模型和支持向量机分离器，即可得到待评价图像质量。
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公开(公告)号：CN110210378A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910461504.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Inventor： 张江辉 , 马敏 , 田西兰 , 赵洪立 , 蔡红军 , 王曙光 , 夏勇 , 夏鹏 , 王斌 , 刘丽莎 , 吴昭 , 吴颖 , 李江涛 , 孙龙 , 吴涛 , 姜欢欢 , 刘海飞 , 常沛 , 张玉营
IPC: G06K9/00 , G06F16/783 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的嵌入式视频图像解析方法及装置，应用于对视频监控网络中的摄像机图像进行解析，且视频监控网络中包含有若干个与监控中心连接的摄像机，所述方法包括：从摄像机拍摄的视频中识别出预设目标；针对从视频中识别出的预设目标，获取预设目标的属性特征和/或所述预设目标的场景属性特征；所述预设目标的属性特征包括类型、图像中的位置和数量等；所述预设目标的场景属性特征包括：原始图像的拍摄时间、拍摄地点、拍摄角度中的一种或组合；将所述获取的所述预设目标的属性特征以及所述预设目标的场景属性特征上传到与所述摄像机对应的监控中心，用于构建视频大数据分析应用系统。应用本发明实施例，可以节约成本。
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公开(公告)号：CN111507426B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010360573.0
申请日：2020-04-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉融合特征的无参考图像质量分级评价方法及装置，所述方法包括：构建训练集、验证集以及测试集，提取表征图像视觉质量的综合特征，其中，图像综合特征(62维)包括：UniformLBP特征、边缘强度特征、频谱特征以及信噪比；基于支持向量机算法，使用训练集预先训练得到图像质量评价模型，并使用验证集循环验证训练后的模型，得到训练后的目标模型；使用测试集测试目标模型，在目标支持向量机模型的准确率达到预设阈值的情况下，使用该模型作为图像视觉质量最终评价模型。在线评价图像视觉质量时，只需输入待评价图像的同时加载质量评价模型和支持向量机分离器，即可得到待评价图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553310B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010394789.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达的安检图像获取方法，对原始图像进行有无人识别，然后对有人图像进行去噪处理，并基于灰度直方图统计得到灰度阈值，基于灰度阈值对图像进行归一化处理，通过前期训练的模型获得图像的清晰度，从而得到成像质量；本发明还提供了基于毫米波雷达的安检图像获取系统以及安检设备；本发明提供的基于毫米波雷达的安检图像获取方法、系统及安检设备的优点在于：基于灰度值和判断是否有人，运算规则简单，准确度高；选择高N位数据进行去噪，保持数据完整性的情况下，有效的去除噪声；基于灰度直方图统计确定灰度阈值，提高图像的对比度，方便后续的图像处理和识别。
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公开(公告)号：CN111553310A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010394789.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达的安检图像获取方法，对原始图像进行有无人识别，然后对有人图像进行去噪处理，并基于灰度直方图统计得到灰度阈值，基于灰度阈值对图像进行归一化处理，通过前期训练的模型获得图像的清晰度，从而得到成像质量；本发明还提供了基于毫米波雷达的安检图像获取系统以及安检设备；本发明提供的基于毫米波雷达的安检图像获取方法、系统及安检设备的优点在于：基于灰度值和判断是否有人，运算规则简单，准确度高；选择高N位数据进行去噪，保持数据完整性的情况下，有效的去除噪声；基于灰度直方图统计确定灰度阈值，提高图像的对比度，方便后续的图像处理和识别。
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公开(公告)号：CN109284704A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811047934.5
申请日：2018-09-07
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开一种基于CNN的复杂背景SAR车辆目标检测方法，包括步骤：S1，采集图样数据并经处理获得样本数据集；S2，将ResNet和Faster-RCNN框架进行融合后形成融合框架，在预训练权重的基础上对所述融合框架进行再训练；S3，采用再训练后的所述融合框架对所述图样数据进行目标检测和识别；本发明通过将ResNet和Faster-RCNN框架进行融合，利用Faster-RCNN框架实现端到端的目标检测流程实现全自动化的目标检测，便于工程化应用；同时利用残差网络模型解决深度卷积网络模型中存在的网络模型退化的问题，避免深度卷积网络模型存在的梯度消失的现象。
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公开(公告)号：CN117250591A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211091283.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种基于自适应变波形的无人机目标微动特征提取方法及系统，涉及雷达反无人机探测和目标微动特征提取技术领域。本发明首先构建一个包括雷达提取目标微动特征的距离范围内所有距离段的识别波形的识别波形库；然后基于待提取微动特征目标的目标航迹的识别请求信息，从上述识别波形库中自适应调取与目标航迹的识别请求信息相适配的识别波形；最后基于相适配的识别波形完成待提取微动特征的目标航迹的微动特征提取。本发明基于自适应变波形对目标微动特征进行提取，从而为利用微动特征进行无人机识别的实际工程应用提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN110210378B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910461504.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Inventor： 张江辉 , 马敏 , 田西兰 , 赵洪立 , 蔡红军 , 王曙光 , 夏勇 , 夏鹏 , 王斌 , 刘丽莎 , 吴昭 , 吴颖 , 李江涛 , 孙龙 , 吴涛 , 姜欢欢 , 刘海飞 , 常沛 , 张玉营
IPC: G06V20/40 , G06F16/783 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的嵌入式视频图像解析方法及装置，应用于对视频监控网络中的摄像机图像进行解析，且视频监控网络中包含有若干个与监控中心连接的摄像机，所述方法包括：从摄像机拍摄的视频中识别出预设目标；针对从视频中识别出的预设目标，获取预设目标的属性特征和/或所述预设目标的场景属性特征；所述预设目标的属性特征包括类型、图像中的位置和数量等；所述预设目标的场景属性特征包括：原始图像的拍摄时间、拍摄地点、拍摄角度中的一种或组合；将所述获取的所述预设目标的属性特征以及所述预设目标的场景属性特征上传到与所述摄像机对应的监控中心，用于构建视频大数据分析应用系统。应用本发明实施例，可以节约成本。
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