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公开(公告)号：CN113206808B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110357724.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于一维多输入卷积神经网络的信道编码盲识别方法，包括：S1、构建信道编码样本集；S2、对信道编码样本集中的样本分别进行传统特征提取和组词处理，将组词处理后的词作为第一输入值；S3、将传统特征提取中提取的特征均表示为一维特征向量，进行维度补齐后合并为特征矩阵，特征矩阵为第二输入值；S4、构建一维多输入卷积神经网络模型；S5、训练并获得最终模型；S6、采集待识别的信道编码二进制流数据，获取第一输入值和第二输入值后输入最终模型进行编码识别，判定类别次数中最多的一类作为实际编码类型和编码参数。本申请提高了信道编码识别准确度和泛化性，简化了传统生成矩阵识别的方法，计算量少、扩展性强。
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公开(公告)号：CN112566174A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011399508.5
申请日：2020-12-02
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统，方法包括获取原始I/Q信号，得到I(t)和Q(t)信号分量，其中t为时间变量；对原始I/Q信号进行预处理，形成训练数据集；构建信号识别模型，信号识别模型包括卷积神经网络结构、循环神经网络结构、全连接神经网络结构；基于训练数据集对所述信号识别模型进行训练；利用训练至最优的信号识别模型对待识别的I/Q信号输出I/Q信号识别结果，I/Q信号识别结果包括类别及其置信度，类别为正常信号或异常信号。本发明旨在解决异常I/Q信号识别成本高、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN111260022A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201911159756.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络全INT8定点量化的方法，包括：选取卷积神经网络模型，去除卷积神经网络模型中的上采样操作，保留多尺度特征输出，并训练得到浮点型网络模型；利用KL散度为所述浮点型网络模型中的每一个卷积层生成对应的权值量化阈值和激活值量化阈值；调整各卷积层对应的权值量化阈值，确定调整后的权值量化阈值；根据量化公式逐一量化各卷积层的权值，得到量化后的权值文件；基于权值文件，对所述浮点型网络模型中的residual结构增加阈值补偿操作，进行全INT8前向计算，获取较低精度损失的计算结果。本发明的方法得到的卷积神经网络模型中的所有运算均为定点运算，且量化后的模型精度损失小。
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公开(公告)号：CN106790565B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201611224450.4
申请日：2016-12-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种网络附属存储集群系统，包括至少两个通过网络连接的节点，所述每个节点上设置有资源管理单元、NAS服务管理单元、网络服务管理单元和高可用管理单元，其中高可用管理单元从所有节点中选择出控制节点，控制节点的高可用管理单元定期执行高可用管理，包括接收网络服务管理单元上报的节点物理信息，更新节点资源池，并依次检测节点资源池所有处于故障状态或活动状态的节点，并按照预配置的策略进行相应的处理。本发明的网络附属存储集群系统合理配置虚拟IP资源，动态调整集群节点的状态，使得逻辑资源尽可能的均衡分配，提高了物理资源的利用率，降低了集群运行的成本。
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公开(公告)号：CN117809147A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311781417.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于双流网络的目标检测方法、装置及电子设备，该方法包括构建双流网络，将从数据库中获取的历史可见光图像与历史红外图像数据输入双流网络，得到历史可见光图像的全局特征与局部特征以及历史红外图像的全局特征与局部特征，将同类型图像的全局特征和局部特征进行融合增强得到最终特征，将最终特征输入双流网络的后续网络，得到预测值，利用双流网络的损失函数、预测值以及获取的真实值对双流网络进行训练，将待检测图像输入到训练好的双流网络中，进行目标检测。本说明书实施例提高了在不利因素影响下无人机空对地目标检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117648865A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311675857.9
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明提供一种针对目标探测的雷达探测覆盖范围优化仿真系统、方法及装置，所述系统包括：仿真模块，用于响应于获取到的待模拟雷达和待模拟目标的描述信息，确定仿真区域的区域大小；确定待模拟雷达和待模拟目标在仿真区域中的坐标，以及待模拟雷达的探测范围，并在系统界面展示的仿真区域中根据确定的坐标以及探测范围显示雷达；根据预设移动策略确定待模拟目标在仿真区域中的移动轨迹，并按照移动轨迹显示待模拟目标的移动方向；强化学习模块，用于将描述信息输入强化学习模型进行训练和推理；仿真接口模块，用于为仿真模块和强化学习模块提供基本接口，基本接口包括观测接口、环境改变接口、动作选择接口、动作设置接口、动作执行接口、奖励获取接口。
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公开(公告)号：CN113989662B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111210500.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。
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公开(公告)号：CN116740399A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310702011.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G06V10/75 , G06V10/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种异源图像匹配模型的训练方法、匹配方法及介质，训练方法包括步骤：A，获取训练图像数据集；B，搭建异源图像匹配网络模型；C，随机选取，第一图像上随机截取第一截图，标记关键点；对第一图像进行处理，以得到背景图像；在第二图像上截取第二截图，标记关键点；D，对背景图像和第一截图进行图像通道拼接，得到第一混合图像；对背景图像和第二截图进行图像通道拼接，得到第二混合图像；E，将获取的混合图像输入搭建好的网络进行前向推理，以得到多个关键点以及对应的预测值，并计算损失函数，重复迭代直至损失函数收敛至预设值，以得到训练好的异源图像匹配模型，使计算更加快速，准确，高效，匹配模型的鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN116630420A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310496432.5
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G06T7/73 , G06T7/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于逆神经辐射场的视觉定位方法，包括采集三维渲染数据集和人工采集标注真实场景数据集。本基于逆神经辐射场的视觉定位方法利用相机拍摄的图像作为输入，直接逆向求解相机自身位姿实现视觉定位，解决现有技术中基于图像特征点的视觉定位方法实时性差、需要图像连续，且图像具有明显的纹理特征的问题；对深度学习神经网络模型训练的过程中分为预训练和修正训练，且预训练过程中采用三维渲染数据集，获取较为简单，且得到的场景较为丰富多样，再在修正训练过程中采用人工采集标注真实场景数据集，这样既能使得深度学习神经网络模型具有多场景适应能力由能针对真实场景有更准确的效果。
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公开(公告)号：CN109785363A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811642089.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍视频运动小目标实时检测与跟踪方法，通过单高斯背景模型建模，获取当前背景模型，在得到单高斯背景模型后，分辨像素点是前景还是背景，从而得到前景图像，对获得的前景图像进行稀疏光流分析，获取跟踪点集合；对跟踪点进行层次聚类，获取跟踪目标的外边框，将每帧前景图像检测得到的跟踪目标的外边框中的跟踪目标扣取出来，形成后续待跟踪列表，对每个跟踪目标通过深度神经网络来提取特征向量，对每个跟踪目标采用卡尔曼滤波算法进行预测、采用匈牙利算法匹配，并更新跟踪列表，获取更新的跟踪目标。本发明采用了单高斯模型进行背景的建模，降低了检测的耗时，提高了整体的效率。
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