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公开(公告)号:CN119004571A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411097310.X
申请日:2024-08-12
Applicant: 北京航天爱威电子技术有限公司 , 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于USB接口的管控方法、系统及装置,属于计算机接口安全管理技术领域,在具有第一USB接口的移动终端与第一USB设备之间,设置认证终端,通过认证终端,对移动终端的第一USB接口进行管控,包括:在移动终端与第一USB设备进行连接时,通过移动终端发送USB信号至认证终端进行身份认证成功后,通过认证终端与第一USB设备进行连接;在移动终端与认证终端进行连接时,通过移动终端定时发送“心跳”信号至认证终端,确定认证终端与第一USB设备的连接关系,当认证终端与第一USB设备断开连接时,关闭USB功能。本发明保留了USB接口的全部功能,并防止利用USB设备入侵移动终端,保证了信息安全。
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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:CN113807478A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202111069096.3
申请日:2021-09-13
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: 本发明涉及一种用于仓库管理的多传感器物体分类识别设备,属于仓库管理领域。本发明的设备该设备硬件包括设备框架结构、计算机与显示器、图像传感器、尺寸传感器、重量传感器和RFID标签读写器,该设备的软件包括传感器接口、操作及展示界面和物体识别模块;物体识别模块用于对物体分类识别模型进行训练,使用训练后的模型对平台上物体图像进行识别,并结合其他传感器测量到的物体的尺寸、重量和RFID标签,准确判断物体类别。本发明结合了多种传感器,利用其各自的优势,相互配合,从而提升了物体识别的准确率,充分提高了该设备在仓库统一管理的便捷性与可用性,将在仓库智能化建设过程中发挥重要作用。
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公开(公告)号:CN119004570A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411097303.X
申请日:2024-08-12
Applicant: 北京航天爱威电子技术有限公司 , 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于移动终端上USB接口的管控方法、系统及装置,属于接口防护技术领域,在移动终端和USB设备之间设置认证终端,认证终端通过SUB信号线与移动终端连接,通过认证终端,对移动终端的USB接口进行管控:响应于移动终端的连接请求,通过认证终端对移动终端进行身份认证后,与USB设备连通;响应于移动终端与USB设备的连通过程,通过移动终端向认证终端发送心跳数据包,检测认证终端与USB设备是否断开连接,当断开连接时,关闭移动终端的USB功能。本发明利用SUB信号线进行认证,不影响USB设备的正常使用,可以防止利用USB设备入侵移动终端,在信息安全领域能发挥重大作用。
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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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