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公开(公告)号：CN113516053B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110593236.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，包括：采用三点式标注法，对样本遥感图像进行标注；计算得到样本遥感图像中的目标的位置信息、类别信息和置信度；构建得到神经网络模型；通过神经网络模型对样本遥感图像进行特征提取和识别；通过梯度下降算法对神经网络模型中的参数进行更新；对神经网络模型进行多次训练后，得到目标精细化检测模型；将待识别遥感图像作为目标精细化检测模型的输入，输出待识别遥感图像中的目标的位置信息、类别信息和置信度。本发明具有学习目标几何姿态信息的能力，并将目标的朝向隐含在三角形边框中，可以有效预测目标方向及位置信息，从而实现了多类军用舰船和民用舰船目标类别和方向的判定。
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公开(公告)号：CN115835050A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211338394.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无主控分布式高速采集设备及方法，属于空间微波遥感技术领域。该设备包括ADC高速采集模块、低频接插件、光模块。ADC高速采集模块用于对双通道待采数据进行采集及预处理，光模块用于对预处理得到的数据进行下传；低频接插件用于向ADC高速采集模块输入一路供电并传输配置信号，向光模块输入一路供电。本设备在满足高速采集的同时，大大缩小了设备外观尺寸，便于应用于各类电路中。
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公开(公告)号：CN113516053A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110593236.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，包括：采用三点式标注法，对样本遥感图像进行标注；计算得到样本遥感图像中的目标的位置信息、类别信息和置信度；构建得到神经网络模型；通过神经网络模型对样本遥感图像进行特征提取和识别；通过梯度下降算法对神经网络模型中的参数进行更新；对神经网络模型进行多次训练后，得到目标精细化检测模型；将待识别遥感图像作为目标精细化检测模型的输入，输出待识别遥感图像中的目标的位置信息、类别信息和置信度。本发明具有学习目标几何姿态信息的能力，并将目标的朝向隐含在三角形边框中，可以有效预测目标方向及位置信息，从而实现了多类军用舰船和民用舰船目标类别和方向的判定。
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