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公开(公告)号：CN115906956A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211539304.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 谢宇嘉 , 王晓峰 , 李悦 , 周辉 , 赵雄波 , 张辉 , 吴松龄 , 李晓敏 , 杨钧宇 , 路坤峰 , 张隽 , 丛龙剑 , 盖一帆 , 李山山 , 吴敏 , 林玉野 , 靳蕊溪
IPC: G06N3/0495 , G06N3/063 , G06F15/78
Abstract: 本公开涉及一种基于FPGA的神经网络模型轻量化方法，所述方法包括：步骤一、对需要计算的数据集进行预处理获得数据的最大值rmax、数据的最小值rmin、数据的均值m和方差σ2；步骤二、计算截断范围；步骤三、计算量化参数；计算量化所需参数量化步长s和量化零点z；步骤四、根据确定的参数进行量化计算。采用如上技术方案，将神经网络进行了适用于FPGA硬件的量化操作，减小了计算量，提高了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066979B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111186916.7
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06T7/73 , G06T3/4046 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标样本标注生成方法，属于深度学习技术领域，解决多个需求不同图片大小的目标样本的神经网络中复用的问题。方法包括：根据预设重叠比例、预切割小图尺寸及预设外扩比例对大图进行切割；对切割得到的小图中的目标样本进行标注，得到标注点在各小图上的相对坐标；根据相对坐标对应小图相对于大图的切割位置、在各小图上的相对坐标、所述预设重叠比例、所述预切割小图尺寸及所述预设外扩比例，确定各标注点在所述大图上的绝对坐标，得到包含有标注点绝对坐标的大图。
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公开(公告)号：CN114066979A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111186916.7
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种目标样本标注生成方法，属于深度学习技术领域，解决多个需求不同图片大小的目标样本的神经网络中复用的问题。方法包括：根据预设重叠比例、预切割小图尺寸及预设外扩比例对大图进行切割；对切割得到的小图中的目标样本进行标注，得到标注点在各小图上的相对坐标；根据相对坐标对应小图相对于大图的切割位置、在各小图上的相对坐标、所述预设重叠比例、所述预切割小图尺寸及所述预设外扩比例，确定各标注点在所述大图上的绝对坐标，得到包含有标注点绝对坐标的大图。
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公开(公告)号：CN119936809A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411917045.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种充气式角反射器远程定位和状态监测装置。本发明通过北斗短报文对式角反射器定位信息和气压状态进行监测，实时获取充气式角反射器内部气压数据和定位数据，通过北斗短报文的可靠传输方式，进行有效无线传输，并在内部保存相关数据的备份信息，提高的数据的传输时效性和安全性，并为后续利用获取的信息对充气式角反射器进行控制改进提供基础。本发明在相对集成的尺寸内完成各个电路板的布局摆放，同时预留好外部监测气压和电池充电接口。结构设计还考虑到防尘、防水性能，做到IPX68级别。
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公开(公告)号：CN117576578A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311478400.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域，公开一种标注样本的方法，包括：按照设定的待限定尺寸在原始图像中限定出至少一个待标注图像；将每个待标注图像中的标注坐标转换成在所述原始图像中的绝对坐标，获得包含有绝对坐标的原始图像。这样，使得待标注图像中目标对象的标注坐标能够直接显示在原始图像中，进而在进行深度学习时，能够根据目标对象的标注坐标和神经网络模型的图像尺寸需求对原始图像进行切割，从而实现带有目标对象绝对坐标的原始图像能够在多个尺寸要求不同的神经网络模型中复用的效果。本申请还公开一种标注样本的装置、电子设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN115936067A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211539305.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 谢宇嘉 , 王晓峰 , 李悦 , 周辉 , 赵雄波 , 张辉 , 吴松龄 , 李晓敏 , 杨钧宇 , 路坤峰 , 张隽 , 丛龙剑 , 盖一帆 , 李山山 , 吴敏 , 林玉野 , 靳蕊溪
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本公开涉及一种具有ECA通道注意力机制的神经网络，所述神经网络包括ECA通道注意力装置，所述ECA通道注意力装置包括：第一层级量化单元，对所述所输入数据进行层级量化，将浮点数输入数据转化为定点数输入数据；在所述第一层级量化模块中，整个输入张量共用一个量化步长和量化零点；通道级量化单元，对所述激活层的输出进行层级量化，所述通道级量化模块对每一个通道都单独计算一个量化步长和量化零点；通道乘法加权模块，所述第一层级量化输出数据与所述通道级量化输出数据进行通道加权乘法计算。本公开通过将一维卷积层级的结果进行无损精度输出，将激活层模块沿通道方向进行量化，其他数据使用层级量化操作的方案解决模型精度下降的问题。
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