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公开(公告)号:CN118918456A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411116446.0
申请日:2024-08-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
IPC: G06V20/05 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于目标域观测信息引导的水下目标感知增强方法,属于目标感知增强领域。本发明首先考虑到不同类型水体衰减特征的差异,建立不同衰减特征的语义标签。其次针对目标域衰减信息缺少高维度语义标签问题,基于聚类技术建立衰减标签生成器与响应器,用于引导增强模型。然后在模型层面设计响应不同语义标签的增强模式,并在数据层面建立不同语义标签对应的参考真值,丰富源域信息以响应不同衰减特征。最后在目标域衰减信息的引导下,该增强方法能够显著地提升交叉域增强效果,并提高目标域增强图像的实际应用价值。
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公开(公告)号:CN118839196A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410849064.2
申请日:2024-06-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种结合信号降噪和增强的无线电信号识别的方法,属于信号识别和深度学习技术领域。本发明的方法包括:无线电信号检测、无线电信号分类、无线电信号降噪、无线电信号增强、无线电信号识别。本发明结合小波变换降噪和随机共振信号增强的思想,能实现对微弱无线电信号的高准确率识别,本发明还结合深度学习技术充分利用不同模型的优势,能提高无线电信号通信体制、调制类型、调制参数识别的速度和准确率。
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公开(公告)号:CN119205565A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411116442.2
申请日:2024-08-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种对偶知识嵌入数据驱动去雾模型的训练方法,属于自动驾驶、辅助驾驶领域。本发明高质量参考真值数据集划分,低质量退化数据生成,对偶知识生成,训练输入数据集整合,去雾网络训练,去雾模型优化,去雾模型整合。本发明提出的知识嵌入训练方法,能够实现数据层面与模型层面的知识嵌入,解决当前去雾模型偏向于训练数据特定模式的问题,提高了模型在退化环境中的去雾性能,同时增强了模型在不同环境下的稳定性,在辅助驾驶、自动驾驶、自主感知机器人等领域种具有重要的应用价值。
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