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公开(公告)号：CN113762359B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110950679.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法，其过程包括验证集扩充、多IOU阈值F1计算、多IOU阈值mAP计算、FLOPs计算、评测指标集成计算。评测方法主体为验证集扩充方法及基于集成策略的模型评测方法，通过图像融合与检验机制对验证集进行扩充，解决面向RD时频数据短缺问题，可以在不引入明显噪声信息、不泄露目标标签信息、不改变数据分布情况下得到更大规模的验证集，使得验证集更好地表征整体数据的特征，更好地评测模型的泛化性能；用多IOU阈值的F1得分、多IOU阈值的mAP、FLOPs的加权得分表示深度学习模型的整体能力，可以更准确地表征模型在单点最优、全局平
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公开(公告)号：CN116248427A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210930470.2
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: H04L12/40 , H04L41/0806
Abstract: 本发明公开了一种基于总线模块通用化多模式通信构件及其通信方法，所述通信构件包括：用户应用模块，用于为用户提供芯片选择、模式选择、应用函数选择功能；多模式初始化模块，用于针对用户的芯片选择和模式选择提供匹配的初始化函数以实现对用户选择的芯片和模式进行初始化流程；驱动层模块，用于为用户应用模块提供多种模块函数的统一接口。本发明提供了基于不同芯片的初始化和配置方式，支持远程终端和消息监听器两种模式，适用性广泛，大大降低工程风险和应用成本。
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公开(公告)号：CN114531315A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210052324.4
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及航天信息调度技术领域，尤其为一种总线信息链的信息调度方法及调度装置，包括：获取各总线节点的属性；基于所述各总线节点的属性和信息将对应的所述总线节点进行关联，以形成信息交互链路；将总线信息进行梳理，并形成关键数据指令信息和非关键数据指令信息；将所述关键数据指令信息和所述非关键数据指令信息沿着对应的所述信息交互链路进行输送；在所述关键数据指令信息和所述非关键数据指令信息的输送过程中，各所述信息交互链路需要判断前序控制周期的总线消息是否已传输完成，若未完成，则完成当前周期的总线消息传输后，立即停止上一周期的总线消息传输，保证当前周期总线信息交互与传输控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022759A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111160863.1
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/00
Abstract: 一种融合神经网络时空特性的空域有限像素目标检测系统及方法。系统包括数据增强模块、深度学习目标检测模块、时序信号处理模块、光流检测模块、结果融合模块；数据增强模块使用滤波算法去除图像中随机噪声、使用频域处理技术去除频域内噪声、使用直方图均衡增加图像对比度；深度学习检测模块完成模型训练过程，得到稳定深度学习目标检测器，给出单帧目标检测的结果；时序信号处理模块判定图像中目标检测结果是否由背景干扰、噪声干扰造成虚警结果；光流检测模块计算其光流信息，通过图像运动的光流特征判断目标检测结果是否由背景干扰、噪声干扰造成虚警结果，给出了有限像素目标在相邻两帧图像上的时间域信息；结果融合模块将信息进行融合，通过聚类分析方式综合判定目标检测有效性。
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公开(公告)号：CN113762359A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110950679.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Abstract: 本发明一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法，其过程包括验证集扩充、多IOU阈值F1计算、多IOU阈值mAP计算、FLOPs计算、评测指标集成计算。评测方法主体为验证集扩充方法及基于集成策略的模型评测方法，通过图像融合与检验机制对验证集进行扩充，解决面向RD时频数据短缺问题，可以在不引入明显噪声信息、不泄露目标标签信息、不改变数据分布情况下得到更大规模的验证集，使得验证集更好地表征整体数据的特征，更好地评测模型的泛化性能；用多IOU阈值的F1得分、多IOU阈值的mAP、FLOPs的加权得分表示深度学习模型的整体能力，可以更准确地表征模型在单点最优、全局平均最优、时间性能方面的能力，从而为面向RD时频数据的深度学习模型评测提供有力技术支撑。
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公开(公告)号：CN118052040A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410048191.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Abstract: 本发明提出一种基于逆强化学习算法的即时战略推演场景仿真方法，属于人工智能技术领域，包括如下步骤：S1、构建适用于即时战略推演场景的仿真模型；仿真模型包括环境策略空间描述研究模块、多智能体对抗的优先级虚拟自学习策略方法模块和推理性模仿学习模块；S2、构建多智能体对抗的优先级虚拟自学习策略方法；以历史智能体的组合作为集合，为智能体的对手创造历史经验池；S3、构建逆向强化学习实现推理性模仿学习；采取逆向强化学习直接观察专家行为设置奖励值，收集专家数据，将专家与环境相互作用的数据与网络训练相结合；利用专家数据的行为构造新型奖励。本发明解决了体系对抗指挥决策不确定性效果难以预测和评估的问题。
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公开(公告)号：CN116310652A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310321583.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Abstract: 本公开的基于强化学习的小样本图像处理方法及相关设备，通过将目标样本的基础类别和小样本目标类别进行特征匹配关联，得到特征匹配度得分；根据特征匹配度得分检测目标样本的基础类别中的小样本目标类别，得到小样本目标类别样本；提取小样本目标类别样本的视觉特征和语义特征，在小样本目标类别样本的视觉特征空间施加语义特征，得到小样本目标类别样样本的多模态信息；将小样本目标类别样样本的多模态信息入到小样本强化学习模型中，对小样本目标类别样样本的多模态信息进行总体环境估计得到小样本目标类别样样本，能够在强化学习的新范式下，结合小样本的可见类别到未见类别的知识迁移特征，实现在样本数目稀少的条件下准确预测样本标签的目标。
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公开(公告)号：CN112307991A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011214381.5
申请日：2020-11-04
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Abstract: 本申请公开了一种图像识别方法、装置及存储介质，用于降低漏检率，提升目标检测的准确度。本申请公开的图像识别方法包括：读取待处理图像，对所述待处理图像进行预处理，得到第一图像；加载深度神经网络的权重系数；将所述第一图像输入所述深度神经网络，进行识别目标的预测，得到预测结果；根据所述预测结果，在待处理图像中绘制识别目标。本申请还提供了一种图像识别装置及存储介质。
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