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公开(公告)号：CN116386041A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310256350.3
申请日：2023-03-16
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06V20/70 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0475
Abstract: 本公开的基于生成式对抗网络的图像数据扩增方法及装置，通过提取训练图像的底层语义特征，形成训练图像的视觉词汇；根据所述训练图像的目标场景内涵，及所述视觉词汇的内涵和外延标注所述目标场景的目标标注词；构建生成式对抗网络，利用所述训练图像、目标标注词、随机噪声训练所述生成式对抗网络，直到所述生成式对抗网络输出的图像数据满足需求，得到扩增图像数据。能够突破样本语义场景的转换瓶颈和解决多源信息的小样本图像分类识别问题，提升扩增图像数据的质量，提升人工智能算法的性能。
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公开(公告)号：CN116384917A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310311936.5
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
Inventor： 封慧英 , 赵良 , 王毅 , 陈超 , 赵俊翔 , 魏珂 , 纪祖赑 , 梁宇 , 丁雪 , 宋宇光 , 李萌萌 , 梁瑞卿 , 赵翔宇 , 拓万琛 , 李铮 , 严婷婷 , 孙京阳 , 丛薇
Abstract: 本发明涉及一种基于组件的自动化流程数据处理系统，包括多总线协议配置平台和数据自动化综合处理平台；多总线协议配置平台统一各总线数据帧格式，确定标准数据结构，利用建模语言脚本依据参数处理要求对数据帧格式、总线消息、遥测参数、参数处理公式进行数学计算解析配置，实现对多总线协议参数的统一配置管理；数据自动化综合处理平台，将数据处理涉及的各个功能进行流程化建模，并将其封装为相应的组件；通过流水线方式串联用户选择的功能组件，实现遥测参数的高效解析。本发明基于组件的自动化流程数据处理平台为软件问题提供了解决方法，有效缩短了开发周期，提高了软件稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113515366A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110381750.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种总线负载均衡处理方法、装置及存储介质，用于降低总线上消息传输的延迟时间，提高总线带宽利用率。本申请公开的总线负载均衡处理方法包括：读取周期性消息的相关信息；对所述周期性消息的相关消息进行重新排序，生成总线序列；根据所述总线序列生成总线表；根据所述总线表完成每个周期内的消息帧的发送或接收。本申请还提供了一种总线负载均衡处理装置及存储介质。
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公开(公告)号：CN114003714A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111565963.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京理工大学 , 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06F16/335 , G06F40/205 , G06F40/258
Abstract: 本发明涉及一种文档上下文感知的智能知识推送方法，属于知识推送技术领域，旨在让用户在进行模板文档编辑时能够更加高效地获取信息、更加准确地进行知识推送。本方法在进行知识推送的时候，将用户编辑位置的上下文信息作为推送依据，而非传统的关键词信息，充分利用了用户的编辑上下文信息。将推送工具集成到文档编辑软件中，使用被动式推送的方法进行知识推送。与现有技术方法相比，本方法将推知识荐工具与编辑工具高度集成，为用户文档编辑带来更好的体验，提高了文档编辑效率。同时，本方法通过监听用户编辑位置变化，结合关键词信息和段落信息，做出更精确的推送。
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公开(公告)号：CN113945912A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110987478.8
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G01S13/06 , G01S7/41 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，包括：异源角反图像信息融合模块、特征提取模块、干扰对抗模块、目标定位模块和结果输出模块；其中，异源角反图像信息融合模块对多个雷达无源干扰图像信息进行融合得到融合后图像；特征提取模块对融合后图像进行变换得到图像的STFT谱图；干扰对抗模块利用图像的深度非线性特征训练干扰对抗分类器，输出不同目标为真目标的概率预测值；目标定位模块根据图像的STFT谱图通过目标检测算法输出目标位置信息；结果输出模块选择概率预测值高于阈值门限的目标作为真实目标，并输出真实目标的位置信息。本发明可高效、可靠地实现对具有欺骗和压制特性的雷达无源干扰目标的区分。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN107977312A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711168665.3
申请日：2017-11-21
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于复杂接口时序的软件系统测试验证方法，首先对软件系统进行接口属性分析，根据接口属性分析结果生成软件系统测试验证用例，然后对软件系统测试验证用例进行反馈迭代优化，最后使用得到的软件系统测试验证用例进行接口时序测试验证。本发明结合航天器系统研制工程实际，构建基于复杂接口时序的软件系统测试验证方法，与现有技术相比可有效缩短复杂接口时序测试周期，降低测试成本，提高复杂接口时序测试的覆盖性、鲁棒性，具有重要工程实际意义。
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公开(公告)号：CN113945912B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110987478.8
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G01S13/06 , G01S7/41 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，包括：异源角反图像信息融合模块、特征提取模块、干扰对抗模块、目标定位模块和结果输出模块；其中，异源角反图像信息融合模块对多个雷达无源干扰图像信息进行融合得到融合后图像；特征提取模块对融合后图像进行变换得到图像的STFT谱图；干扰对抗模块利用图像的深度非线性特征训练干扰对抗分类器，输出不同目标为真目标的概率预测值；目标定位模块根据图像的STFT谱图通过目标检测算法输出目标位置信息；结果输出模块选择概率预测值高于阈值门限的目标作为真实目标，并输出真实目标的位置信息。本发明可高效、可靠地实现对具有欺骗和压制特性的雷达无源干扰目标的区分。
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公开(公告)号：CN113920320B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110995699.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种面向典型有源干扰的雷达图像目标检测系统，包括：有源干扰图像数据增强模块、数据加载器模块、网络结构模块、网络训练模块及目标定位预测模块。本发明具有高可靠性、高效率、适用于有源干扰时导引头成像目标识别方法的优点。
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公开(公告)号：CN118052271A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410048119.X
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强化学习的智能飞行器群体组建与重构方法，属于人工智能技术领域，包括如下步骤：S1、基于强化学习的蜂群自组织；先进行作战任务分析，再进行杀伤链要素解析，在杀伤链要素解析的基础上，完成基于强化学习的作战单元自组织；采取基于深度强化学习的组织结构自学习方式针对每个特定任务形成特定组织结构，使用专家知识系统形成迁移学习与强化学习结合的方式，用收集的专家数据行为，约束智能体的探索性行为；S2、蜂群杀伤链路径动态优化，完成蜂群杀伤链路径规划任务；S3、自适应对抗演练与高质量博弈决策，通过实验结果验证模型合理性与先进性。本发明解决了现有技术无法求解蜂群最优组合，限制了蜂群最大作战效能发挥的问题。
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