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公开(公告)号：CN114648652B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210247400.7
申请日：2022-03-14
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: G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种利用卷积神经网络和正交变换计算图像哈希值的方法，属于图像处理领域。本发明选择一个适当的图像分类卷积神经网络，利用训练图像训练卷积神经网络，使其达到稳定状态；将需要计算哈希值的图像输入训练好的卷积神经网络，保留卷积神经网络类概率层的输入作为图像的一级特征；利用正交变换，将图像的一级特征变换为图像的二级特征；根据需要的哈希值长度，截取图像的二级特征的部分分量，根据截取的图像的二级特征的部分分量的平均值将截取的图像的二级特征的各个分量二值化为0或1。本发明能够有效利用卷积神经网络提取的输入图像的特征信息，使得相似图像的哈希值相似，有助于图像大数据的快速检索。
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公开(公告)号：CN118918157A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411116455.X
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
Abstract: 本发明涉及一种检测两幅图像差异的方法，属于图像处理领域。本发明采用常规的图像配准方法，使得两幅图像相同或相似部分对准；将两幅对准后的图像的公共部分划分为若干块，并作为差异块看待；计算两幅图像对应差异块的相似度，相似度低于平均相似度的块为显著差异块；如果显著差异块尺寸小于预定值，则停止检测，在图像上标注显著差异块的位置；否则，将显著差异块均匀划分为上下左右4个子块作为差异块，继续计算新的显著差异块。本发明采用分块的方法计算两幅图像的差异，可以快速检测标注两幅大图像之间的差异，在遥感图像处理、医学图像处理等领域有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN118917332A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411116459.8
申请日：2024-08-15
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: 本发明涉及一种提升密集堆叠高频RFID标签盘点准确率的方法，属于射频识别领域。本发明依次轮询天线，重置所有标签的标志位未盘点状态；选定一个天线，设置读写器盘点功率为第一档，不重置标签标志位开启盘点，盘点后的标签标志位状态为已盘点；设置读写器盘点功率为第二档功率，要求第二档功率大于第一档功率，不重置标签标志位开启盘点，盘点后的标签标志位状态为已盘点；设置读写器盘点功率为第三档功率，且第三档功率大于第二档功率，不重置标签标志位开启盘点，盘点后的标签标志位状态为已盘点，按照第三档盘点功率轮询所有天线盘点。本发明提升了盘点准确率。
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公开(公告)号：CN118839195A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410847501.7
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
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习和增量学习的无线电信号调制类型识别方法，属于信号识别和深度学习领域。本发明的方法包括：输入无线电信号数据并进行预处理、数据集标注、将无线电信号数据转成I/Q信号、将处理后的无线电信号转换成二维星座图、数据集划分、将数据输入分类模型、判断无线电信号类别、重新划分样本集，循环执行分类过程、保存少数样本用于后续模型的训练、输出最终训练好的模型作为无线电信号调制方式识别的最终模型。本发明充分利用不同模型的优势，覆盖无线电调制信号的全类别识别，同时结合增量学习的思想，实现对实时采集的无线电信号进行训练和识别，保证模型在识别新类别的基础之上，依然保持对已有类别的识别能力。
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公开(公告)号：CN118737190A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410849139.7
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: 本发明涉及一种声音信号分类神经网络的设计方法，属于声音信号智能处理领域。本发明的方法包括：根据声音信号的类别确定输出层节点数目，输出层节点的数目等于声音类别的数目；根据声音信号样本的离散余弦变换特征确定隐层节点数目，隐层节点的数目等于声音信号样本离散余弦变换后的能量集中度的平均值；根据声音信号样本的维数确定输入层节点数目。本发明的声音信号分类神经网络的设计方法，利用声音信号的特性设计神经网络的节点数目，不需要多次试验各种隐层节点的数目，减少了设计时间，并能快速设计出适合边缘计算的声音信号分类神经网络，在声音信号分类等实数时间序列数据分类中能发挥重要作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118194891A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410316489.7
申请日：2024-03-20
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: G06K7/10
Abstract: 本发明涉及一种有源RFID标签高准确率盘点方法，属于物联网射频识别领域。本发明包括以下主要步骤：(1)读写器按照标准，通过时隙防碰撞算法来盘点多个有源标签；(2)在每轮盘点过程中，多个有源标签之间广播通信，检查本轮时隙已被盘点标签与未被盘点标签的内部8位随机数RN8是否相同，从而过滤掉RN8相同的标签；(3)在每轮盘点结束时，多个有源标签之间广播通信，检查本轮时隙的已被盘点标签的收集时隙号Nr是否存在重复，从而过滤掉收集时隙号Nr重复的标签。本发明能有效提升符合GB/T 28925及类似标准的有源RFID系统的多标签盘点准确率，在射频识别应用中发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN117221916A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311257693.8
申请日：2023-09-27
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: 本发明涉及一种无线电信号检测识别的数据分段方法，属于无线电信号分析领域。本发明的方法包括：(1)采集无线电信号样本。采集多个有代表性的无线电信号序列数据，形成一个样本集合。(2)初始分段。选择一个初始分段长度n，将样本集合中每个样本划分成多个长度为n的分段。(3)计算各个分段的自相关。计算各个分段前半段与后半段的相关值。(4)确定分段长度。如果半数以上分段的自相关都小于某个阈值，则可以确定分段长度为n，否则递增n值，重新进行步骤(2)，直到能确定分段长度为止。本发明能够节省设计无线电信号检测识别方法的时间。
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公开(公告)号：CN113626629B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110942325.1
申请日：2021-08-17
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: G06F16/51 , G06F16/583 , G06V10/46 , G06V10/28
Abstract: 本发明涉及一种利用尺度不变特征计算图像哈希值的方法，属于图像处理领域。本发明利用SIFT算法，计算图像的特征点及相应的尺度不变特征；根据图像中各个特征之间的距离，计算各个特征的权重；比较特征中的各个分量与相邻分量的大小，将特征的各个分量二值化，得到特征的哈希值；将特征的哈希值和权值相乘，得到特征的权重哈希值；将图像各个特征的权重哈希值相加，再将各分量二值化，得到图像的哈希值。本发明提出的计算图像哈希值的方法，利用尺度不变特征作为图像哈希值的基础，缩放、旋转、平移后的图像具有相似的哈希值，符合人类视觉习惯，有助于图像大数据的快速检索，在图像大数据应用中具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN114648652A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210247400.7
申请日：2022-03-14
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
Abstract: 本发明涉及一种利用卷积神经网络和正交变换计算图像哈希值的方法，属于图像处理领域。本发明选择一个适当的图像分类卷积神经网络，利用训练图像训练卷积神经网络，使其达到稳定状态；将需要计算哈希值的图像输入训练好的卷积神经网络，保留卷积神经网络类概率层的输入作为图像的一级特征；利用正交变换，将图像的一级特征变换为图像的二级特征；根据需要的哈希值长度，截取图像的二级特征的部分分量，根据截取的图像的二级特征的部分分量的平均值将截取的图像的二级特征的各个分量二值化为0或1。本发明能够有效利用卷积神经网络提取的输入图像的特征信息，使得相似图像的哈希值相似，有助于图像大数据的快速检索。
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公开(公告)号：CN113627175A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110941722.7
申请日：2021-08-17
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: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种利用正交变换计算汉语词向量的方法，属于语言处理领域。本发明将单个汉字用数值矩阵表示；用一个汉语词中的汉字的数值矩阵合成这个汉语词本身的数值矩阵；对单个汉语词的数值矩阵进行正交变换，得到正交变换后的系数矩阵；将汉语词正交变换系数矩阵归一化，使得正交变换系数矩阵的元素平方和等于1.0；在经过归一化的正交变换系数矩阵的左上角子矩阵或整个矩阵的元素按行或按列的顺序排列，得到汉语词的词向量。本发明先将汉语词表示为数值矩阵，再进行正交变换和归一化，最后截取低频系数作为汉语词的词向量，计算简单，可以避免汉语词向量化时常见的“未登录词”问题，在汉语的自然语言处理中具有重要的应用价值。
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