-
公开(公告)号：CN208721839U
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201821402727.2
申请日：2018-08-29
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G02B6/42
摘要： 本实用新型公开了一种适用于TDM-PON光纤总线的有源光电连接器，包括壳体、光纤锁紧器、PCB基板和接触端导电体；壳体用来封装和固定PCB基板、光纤锁紧器和接触端导电体，且接触端导电体一端露出壳体，实现与外部设备的连接；光纤锁紧器一端用于将光纤固定在壳体内，另一端与BOSA一端连接，BOSA另一端与物理媒介控制单元相连，物理媒介控制单元与接触端导电体位于壳体内的一端相连；电源调理模块一端与物理媒介控制单元连接，另一端与接触端导电体位于壳体内的一端相连，用于接收外部供电。本实用新型避免了工业现场对光缆连接器端面的维护，并解决了光模块在单机内部的布局难题，具有功耗低、体积小、接口速率高、可靠性高的特点。
-
公开(公告)号：CN208269755U
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201820526305.X
申请日：2018-04-13
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： F42D1/05
摘要： 一种起爆激光器通路状态回测电路，涉及火工品领域的电子电路技术领域；包括起爆电通路和监测电通路；其中，起爆电通路包括第一隔离二极管D1、第二隔离二极管D2、保护电阻R1、解保开关S1、控制开关S2、第一起爆激光器LD1、第二起爆激光器LD2、第一限流电阻R2和第二限流电阻R3；监测电通路包括第一匹配电阻R4、第二匹配电阻R5、滤波电容C1、光耦合器P1、第三匹配电阻R6和施密特触发器U1；本实用新型提高了激光起爆系统的可靠性、安全性和可测试性，实时监测电通路控制开关状态，避免电通路控制开关误动作导致火工品的误起爆风险。
-
公开(公告)号：CN205657696U
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201620417859.7
申请日：2016-05-10
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： H04B10/278
摘要： 一种基于耦合器组合的无源光纤总线网络，利用耦合器构建无源光总线网络主要是为解决箭上设备间以及箭地间高速可靠通信的技术难题，同时网络拓扑结构能够适应箭上设备的布局安装要求，方便布局形成全箭的总线网络。本实用新型提出的网络拓扑优势巨大。克服了传统的链式光网络架构要求中心机必须在第一个节点，其余从属站点依次向下排列。克服了中心机一般不在顶部舱段安装，因此链式网络必须要多绕部分舱段，导致穿舱分级连接器的光纤纤芯数量要求加倍，走线长度也要加倍，造成不必要的衰减和设计复杂度。本实用新型的中心机可根据需要放在网络中任何一个节点，方便弹上总线网络布置，减少重复布线。
-
公开(公告)号：CN111652288B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010393093.4
申请日：2020-05-11
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于稠密特征金字塔的改进型SSD小目标检测方法。为丰富浅层的特征信息和深层的细节信息，本发明利用一种稠密的特征金字塔网络结构对VGG16提取的特征信息进行强化融合；为增强复杂背景下小目标的检测能力，改善特征层对不同尺寸小目标的适应能力，本发明结合不同深度特征层感受野的特点，提出在同一特征层上增加预测框的部署密度以及在同一特征层上通过增加不同尺度大小的预测框，即PriorBox的数量和尺寸进行了相应的调整。
-
公开(公告)号：CN111401210B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010167033.0
申请日：2020-03-11
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 王浩 , 张伯川 , 王亚辉 , 张聪 , 刘燕欣 , 高琪 , 肖利平 , 倪少波 , 杨柏胜
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/62
摘要： 一种基于模板框增广的提高小目标检测稳定性的方法，步骤一：遍历全部训练样本的标注信息，提取标注信息中的目标尺寸；步骤二：计算目标尺寸参考最小值和目标尺寸参考最大值；步骤三：根据目标尺寸参考最小值、目标尺寸参考最大值、训练图像原始尺寸以及模型输出的特征层个数，计算各层关注目标的归一化尺寸；步骤四：根据各层关注目标归一化尺寸以及各特征层尺寸，计算各特征层模板框期望间距；步骤五：根据各特征层模板框期望间距，确定各特征层模板框个数与模板框中心点位置，进行模板框增广；步骤六：对完成模板框增广的卷积神经网络进行训练，得到对小目标检测的卷积神经网络模型。本发明降低算法对小目标位置的敏感度，提高小目标检测的稳定性。
-
公开(公告)号：CN111539600B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010265424.6
申请日：2020-04-07
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 肖利平 , 唐波 , 杨柏胜 , 倪少波 , 田爱国 , 邵俊伟 , 李建伟 , 张孝赫 , 张连杰 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 刘燕欣 , 高琪 , 王浩 , 张聪 , 张伯川 , 王亚辉
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06N3/0464
摘要： 一种基于测试的神经网络目标检测稳定性评价方法，对测试图片进行位置、尺度、旋转、亮度、加噪与平滑变换，使用变换后的图片对神经网络进行测试，统计测试结果在不同变化情况下置信度的标准差以及定位准确度的标准差，并将各标准差进行综合得到神经网络目标检测稳定性综合评价结果。本发明提出的评价方法能够评估神经网络面对目标位置、尺度、旋转、亮度、噪声与平滑变化情况下保持对目标稳定检测的能力，可作为神经网络在面对变化或扰动情况下目标检测可靠性评价指标的一种，有利于从不同侧面评价神经网络的性能。
-
公开(公告)号：CN111523564B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010213403.X
申请日：2020-03-24
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/20 , G06V20/13 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种用于深度学习训练的SAR时敏目标样本增广方法，属于图像处理技术和深度学习领域；包括如下步骤：步骤一、对目标所在区域拍摄分辨率为a米的异源SAR图集,转换成分辨率为b米的异源SAR图集；步骤二、找到全部目标，并将每个目标制作成SAR时敏目标切片，获得切片集；步骤三、从异源SAR图集中各图片截取背景图像，获得背景图像集；步骤四、对切片集中各切片进行优化处理；步骤五、建立时敏目标的学习样本集；步骤六、旋转时敏目标的学习样本，获得不同角度下的学习样本；本发明解决了因样本数量较少以及未考虑深度学习网络特点而导致深度学习训练效果不好的问题。
-
公开(公告)号：CN111401210A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010167033.0
申请日：2020-03-11
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 王浩 , 张伯川 , 王亚辉 , 张聪 , 刘燕欣 , 高琪 , 肖利平 , 倪少波 , 杨柏胜
摘要： 一种基于模板框增广的提高小目标检测稳定性的方法，步骤一：遍历全部训练样本的标注信息，提取标注信息中的目标尺寸；步骤二：计算目标尺寸参考最小值和目标尺寸参考最大值；步骤三：根据目标尺寸参考最小值、目标尺寸参考最大值、训练图像原始尺寸以及模型输出的特征层个数，计算各层关注目标的归一化尺寸；步骤四：根据各层关注目标归一化尺寸以及各特征层尺寸，计算各特征层模板框期望间距；步骤五：根据各特征层模板框期望间距，确定各特征层模板框个数与模板框中心点位置，进行模板框增广；步骤六：对完成模板框增广的卷积神经网络进行训练，得到对小目标检测的卷积神经网络模型。本发明降低算法对小目标位置的敏感度，提高小目标检测的稳定性。
-
公开(公告)号：CN111524098B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010265447.7
申请日：2020-04-07
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/10 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 本发明涉及一种基于自组织聚类的神经网络输出层裁剪及模板框尺寸确定方法，属于卷积神经网络的目标检测识别技术领域，特别提供了一种针对SSD算法的网络输出层裁剪及模板框尺寸确定方法。使用自组织聚类可以在不确定目标尺寸分布的情况下获得更好的聚类结果，使用聚类结果计算目标上限面积，确定输出层层数，删掉感受野过大、层数过深的输出层，减少网络深度和参数数量，降低模型训练的难度，加快模型收敛，提高模型泛化能力，减少计算耗时，提高计算效率。
-
公开(公告)号：CN111652288A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010393093.4
申请日：2020-05-11
申请人： 北京航天自动控制研究所
摘要： 本发明涉及一种基于稠密特征金字塔的改进型SSD小目标检测方法。为丰富浅层的特征信息和深层的细节信息，本发明利用一种稠密的特征金字塔网络结构对VGG16提取的特征信息进行强化融合；为增强复杂背景下小目标的检测能力，改善特征层对不同尺寸小目标的适应能力，本发明结合不同深度特征层感受野的特点，提出在同一特征层上增加预测框的部署密度以及在同一特征层上通过增加不同尺度大小的预测框，即PriorBox的数量和尺寸进行了相应的调整。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
13 条记录 (耗时 0.047 秒)
