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公开(公告)号：CN117559851A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410047157.3
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明涉及电机控制技术领域，尤其涉及一种扫描步进电机的在轨自适应细分标定系统及其标定方法，方法为：S1：搭建扫描步进电机的在轨自适应细分标定系统；S2：根据预设目标精度及扫描步进电机性能参数，确定细分数、第一和第二脉宽调制参数；S3：根据编码器采集的空间角更新第一和第二脉宽调制参数，完成所述扫描步进电机在地面的细分标定；S4：根据编码器采集的空间角更新第一脉宽调制参数和第二脉宽调制参数，直至扫描步进电机在单步距角内所走过的细分步与细分数相同，完成航天扫描步进电机的在轨自适应细分标定。本发明能够提升扫描步进电机的在轨运动定位及指向精度和速度均匀性。
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公开(公告)号：CN115576226A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211095482.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明实施例中提供一种多载荷航天器在轨自动运控方法及装置，对于每个工作模式，总控单元软件根据地面上注的模式指令中的模式代号、模式次序及模式执行时间等信息，可从存储器中获取并更新已固化的动作序列表，然后按照更新后的时间码值自动、逐一解析并执行各个动作，而不需要地面进行多次手动注入操作。这些动作包括载荷补偿加热的使能/禁止、加电/断电、模式参数的发送、图像数据接收使能/禁止、观测结束指令、时间转换等。每个载荷在接收到自身参数后执行内部时序控制，各载荷以统一的任务时刻进行观测，期间无需额外数据注入操作，地面运控的效率大大提高。
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公开(公告)号：CN113849456A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111208008.3
申请日：2021-10-18
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明提供一种星载FPGA重构方法，包括：S1、搭建星载FPGA重构系统；S2、将重构数据以分段传输方式上传至中央处理器，待中央处理器完成数据校验后按序存储至SDRAM芯片；S3、通过中央处理器控制刷新配置芯片对备份NorFlash进行擦除和烧写，将SDRAM芯片内存储的重构数据写入备份NorFlash；S4、中央处理器根据重构指令，向刷新配置芯片发出寄存器修改指令，通过修改刷新配置芯片中的寄存器的值，引导备份NorFlash芯片存储的重构数据。本发明在对FPGA进行在轨重构时进行逐级校验，避免重构数据包在传输过程中出现丢包、被破坏等错误情况，提高重构数据传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN112116537A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010892445.0
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明适用图像处理技术领域，提供了一种图像反射光消除方法及图像反射光消除网络构建方法；其中消除方法通过编、解码器构成的第一网络，对输入图像中的透射和反射进行粗略估计，然后将粗略反射估计作为空间注意力掩模，在第二网络中引入门控卷积层，对反射信号强烈的区域进行重点处理，进一步提升透射图像的预测精度。同时，构建采用该方法的神经网络时通过网络对抗和损失函数进行网络优化，可以得到更好的反射光消除效果。
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公开(公告)号：CN111367494A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811598708.6
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明提出了一种串行数据帧接收方法及装置，所述串行数据帧接收方法采用三线制方式接收同步串行RS-422数据，通过判断光学舱平台发送的数据是否符合预设要求，保证了数据信号的正确获取，该方法可应用于稳定性、可靠性要求较高的串行传输中。本发明采取FPGA内多FIFO机制对不定周期串行数据帧进行接收，逻辑内实时判定数据帧头及FIFO中数据长度，若不满足协议要求，记录接收状态并更新参数信息后下传。多FIFO缓存既无额外芯片存储开销，也为CPU软件预留了更多的处理时间，优化了系统结构与处理方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107465499A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710860130.6
申请日：2017-09-21
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
CPC classification number: H04L41/0631 , H04L7/0008 , H04L41/0654 , H04L63/12
Abstract: 本发明公开一种故障诊断及处理方法、装置及系统，针对通讯超时和数据错误进行了全面的故障诊断，数据通讯过程中，某次通讯超时或数据错误，不会影响后续的数据通讯，保证了数据通讯的连续性；提高了多个仪器之间或仪器内部多个设备之间进行数据通讯时，故障排除和处理的效率，保证了数据通讯的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119494781A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510087197.5
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于退化机制的遥感图像超分辨率重建方法。包括：S1：构建退化模型，将高分辨率遥感图像输入至退化模型中，获得与高分辨率遥感图像相对应的退化图像；S2：构建超分辨率网络，将退化图像输入至超分辨率网络中，获得重建图像；S3：利用联合损失函数对超分辨率网络进行训练，获得训练好的超分辨率网络；S4：将待重建的退化图像输入至训练好的超分辨率网络，获得重建超分辨率图像。本发明在提升遥感图像分辨率的同时，显著提高了图像的质量和处理效率，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119478556A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510048161.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/84 , G06V20/10
Abstract: 本发明属于遥感图像分类技术领域，尤其涉及一种基于FKAN的层级递进式高光谱图像分类方法。S1：将带有标签的高光谱图像数据集分为训练集和测试集后，对训练集进行处理，获得全局级样本、局部级样本和像素级尺度样本；S2：构建层级递进式融合网络模型，层级递进式融合网络模型包括全局信息支路、局部特征提取支路和像素级特征提取支路；S3：利用总损失函数对层级递进式融合网络模型进行训练，获得训练好的层级递进式融合网络模型；S4：将测试集输入至训练好的层级递进式融合网络模型，得到对应的预测分类结果。本发明保留了多支路网络的人工权重分配，以灵活适配对光谱信息和空间信息要求不同的实际分类场景。
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公开(公告)号：CN111709903B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010457106.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明涉及一种红外与可见光图像融合方法，将多对红外、可见光源图像对裁剪处理得到多组对应图像对；将生成器输出的初步融合图像及裁剪后的可见光图像分别输入至判别器中，输出对应的单一可能性判别值；将融合图像与输入源图像间生成器损失及融合图像与可见光图像间的判别器损失相结合优化生成器，并通过反向传播调整生成器网络权重值及偏置值；利用融合图像及可见光图像间判别器损失优化判别器，将可见光图像的其他细节信息添加到融合图像中；经多次迭代训练得到性能稳定的网络模型；将多对未裁剪的源图像对分别输入至训练后的生成器网络可得到对应融合图像。本发明能有效提升融合图像质量及视觉信息保真度。
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公开(公告)号：CN112686807A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110035131.3
申请日：2021-01-12
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明提供一种图像超分辨率重构方法，包括以下步骤：S1、对原始图像集进行预处理，得到降质器训练集和降质器验证集；S2、通过降质器训练集训练具有卷积神经网络结构的降质器；S3、通过降质器和待重构图像，训练具有卷积神经网络结构的重构器，并得到重构后图像。一种图像超分辨率重构系统，包括：用于模拟实际降质过程的降质器、重构器。本发明不使用高分辨率图像，将现有图像超分辨率重构技术中的重构图像与高分辨率图像间的损失转化为重构降质图像与低分辨率图像间的损失；本发明通过深度学习训练具有卷积神经网络的降质器，得到更接近实际情况的降质模型；本发明不通过高低分辨率图像之间的映射进行学习，采用无监督深度学习。
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