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公开(公告)号：CN119273899A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411452113.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种目标行为检测模型的构建方法，属于目标检测领域。包括：基于YOLOv5模型构建初始目标行为检测模型，初始目标行为检测模型包括输入端、骨干网络、颈部网络和检测端；对骨干网络的CBS模块、C3_1模块、SPPF模块以及颈部网络的C3_2模块进行改进，用改进后的模块分别替换原有的CBS模块、C3_1模块、SPPF模块以及C3_2模块，构建目标行为检测模型；基于目标行为图像构建数据集，基于数据集对目标行为检测模型进行训练得到训练好的目标行为检测模型。该方法通过改进模型结构，增加了不同通道之间的信息融合，提高了模型预测的精度，解决了现有目标行为相关检测模型信息融合不充分，不利于特征提取，导致检测准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN113763572B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111094179.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06T19/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于AI智能识别的3D实体标注方法及存储介质，属于人工智能技术领域，解决了现有技术中对3D实体标注难度大、准确度低且标注效率低的问题。该方法包括：获取3D实体在不同角度下的二维图片、位姿信息及标注标签，在二维图片内提取标注对象图片，进而组成训练样本集；基于样本中的位姿信息构建对应的偏移矩阵和增强角度旋转矩阵；进而对AI智能标注模型进行训练；利用优化后的AI智能标注模型对待标注对象进行标注。该方法将3D实体标注转换为二维图片标注，降低了标注难度，且通过AI模型建立标注与3D实体的关联关系，提高3D实体标注的准确度，通过提取标注对象对应的二维图片区域进行训练、标注，减少了计算量，提高了标注效率。
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公开(公告)号：CN115601563A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211405527.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京京航计算通讯研究所(CN)
Abstract: 本发明涉及一种档案存储装置的状态检测系统，包括：一个或一个以上的图像采集设备，所述图像采集设备安装在档案存储装置上方，用于采集档案存储装置的俯视图；图像处理单元，用于对所述图像采集设备采集的档案存储装置的俯视图进行预处理，得到待检测图像；档案存储装置开口状态检测单元，用于根据图像处理单元得到的待检测图像，基于训练好的档案存储装置开口位置检测模型得到档案存储装置的开口状态。
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公开(公告)号：CN114124799A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111369130.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种动态调整转发路径的安全传输系统，属于数据传输技术领域，解决了现有数据传输路径无法动态调整的问题。包括控制器、源主机、目的主机和交换机；控制器包括路径变更识别模块、路径和权重计算模块；源主机包括权重更新模块和数据发送模块；路径变更识别模块用于根据历史通信记录和网络拓扑识别是否重新选择转发路径；路径和权重计算模块用于在识别是重新选择转发路径后，计算得到多条转发路径和权重；权重更新模块用于在数据包被确认时，通过路径和权重计算模块，更新多条转发路径的权重；数据发送模块用于根据多条转发路径和权重选择转发路径发送数据包，以及重发未收到数据回复的数据包。实现了传输路径的动态调整。
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公开(公告)号：CN111124895A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911243727.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于主次峰值比计算算法测试领域，具体涉及一种主次峰值比计算算法的蜕变测试方法。所述方法包括以下步骤：步骤1：基于主次峰值比计算算法输入区域图像及邻域图像，依据主次峰值比计算算法的几何属性、数值属性、算法特性提取蜕变关系；步骤2：依据原始测试用例，结合蜕变关系构造附加测试用例；步骤3：将原始测试用例和附加测试用例输入被测程序，判断蜕变关系是否满足，验证被测程序是否存在缺陷。与现有技术相比本发明由于蜕变测试方法来源于算法内部的几何属性、数值属性和算法特性，无需获取绝对准确的期望结果，可以很好地解决重构标准模型的测试判定不确定性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117333884A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311301052.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种图文识别模型的构建方法，属于图文识别技术领域，解决了现有技术中仅通过视觉特征进行文字识别而出现文字误检和漏检的问题。方法包括：构建图文识别模型的训练数据集；所述训练数据集包括：待处理图像及对应的待处理图像中的文本信息；基于所述训练数据集训练图文识别模型得到训练好的图文识别模型；其中，所述图文识别模型包括：基础特征提取模块、视觉特征处理模块、自适应多层语义融合模块和文字识别模块。实现了有效提取图像的视觉特征与语义特征，进而提升图文识别模型的识别精度和泛化性使得文字识别更加精准。
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公开(公告)号：CN111061634A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911243145.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件回归测试技术领域，具体涉及一种软件更改影响域分析辅助系统。所述软件更改影响域分析辅助系统包括：软件更改影响域分析模块、影响域分析报告生成模块；所述软件更改影响域分析模块用于分析软件更改影响域；所述影响域分析报告生成模块用于解析软件更改影响域的分析结果，并生成影响域分析报告。与现有技术相比较，本发明技术方案通过采取上述技术措施，该系统可以有效提高软件更改影响域分析准确度，提升软件测试效率，降低测试成本，提高了测试工作质量，降低了软件质量风险。节约时间成本和人力成本。本发明提供的针对软件更改影响分析可以为自动化测试提供指导。
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公开(公告)号：CN117422352A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311373369.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06K17/00
Abstract: 本发明涉及一种救援物资路径规划系统，属路径规划领域。包括地理信息系统，用于获取包括受灾配送点、需求点的道路信息的原始路网数据，并传输至前置机；设置于统一监控平台的监控终端，用于获取每个受灾配送点和需求点的位置信息和属性信息至前置机；设置于监控中心的数据采集分析单元、路径规划单元和前置机；数据采集分析单元用于基于自前置机实时获取的受灾配送点与需求点的位置信息和属性信息及受原始路网数据得到融合路网；路径规划单元，用于基于融合路网及受灾配送点和需求点的属性信息，得到救援物资配送路径的最优解。解决现有技术在救援物资配送配送中只注重时间和距离优化，忽略多目标及实时远程统一监控，导致不合理路径规划问题。
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公开(公告)号：CN116320441A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310226337.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04N19/172 , H04N19/20 , H04N19/42 , H04L67/12
Abstract: 一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统，包括：压缩端，基于多层投影法计算三维对象的点云帧序列中相邻点云帧的最大变化坐标系和最大变化方向；基于相邻点云帧的最大变化方向对点云帧序列分段；根据相邻点云帧的最大变化坐标系计算每段点云帧中每个点云帧的融合投影坐标系；将每段点云帧的每个点云帧投影在对应的融合投影坐标系的投影方向上得到每个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像，根据相邻点云帧在每个投影方向上的完整投影图像的相似度得到每段点云帧的关键帧图像；将各段点云帧的关键帧图像及对应的段序号、点云帧序号、融合投影坐标系和投影方向作为点云序列的压缩数据；解压缩端，对压缩数据进行解压缩，得到三维点云帧序列。
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公开(公告)号：CN111124895B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201911243727.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于主次峰值比计算算法测试领域，具体涉及一种主次峰值比计算算法的蜕变测试方法。所述方法包括以下步骤：步骤1：基于主次峰值比计算算法输入区域图像及邻域图像，依据主次峰值比计算算法的几何属性、数值属性、算法特性提取蜕变关系；步骤2：依据原始测试用例，结合蜕变关系构造附加测试用例；步骤3：将原始测试用例和附加测试用例输入被测程序，判断蜕变关系是否满足，验证被测程序是否存在缺陷。与现有技术相比本发明由于蜕变测试方法来源于算法内部的几何属性、数值属性和算法特性，无需获取绝对准确的期望结果，可以很好地解决重构标准模型的测试判定不确定性的问题。
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