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公开(公告)号：CN119580068A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674703.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 谢宇嘉 , 周辉 , 王晓峰 , 盖一帆 , 赵雄波 , 李超然 , 吴松龄 , 董文杰 , 弭寒光 , 王云龙 , 李然 , 路坤锋 , 李晓敏 , 靳蕊溪 , 杨立波 , 高琪 , 康旭冰
IPC: G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/048 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供了一种图像目标识别方法，包括：将图像集中的图像输入训练后的浮点数深度神经网络模型，获取浮点数深度神经网络模型各隐藏层输出浮点数的取值范围；根据浮点数深度神经网络模型各隐藏层输出浮点数的取值范围，结合量化后定点数的目标位宽值，确定每个隐藏层的输出浮点数与定点数非对称量化关系式中的参数；确定每个隐藏层的输出浮点数与定点数非对称量化关系式为：#imgabs0#在浮点数深度神经网络模型的各隐藏层后，分别采用各隐藏层对应的输出浮点数与定点数非对称量化关系式取代ReLU函数，获得定点数神经网络模型；向定点数神经网络模型中输入待测图像，定点数神经网络模型中各隐藏层输出的浮点数转化为定点数，并完成图像目标识别。
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公开(公告)号：CN111523392B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010224330.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明一种基于卫星正射影像全姿态的深度学习样本制备方法及目标识别方法，(1)利用目标的卫星正射影像数据，使用光线追踪的方法，生成飞行器与目标在不同距离、不同方位角、不同高低角下的目标区图像(也是待参与深度学习训练的样本)；(2)将所述目标区图像进行灰度反转处理，得到样本；(3)将所述目标区图像进行高斯模糊处理，得到样本；(4)将所述目标区图像进行对数变换，得到样本；(5)调整所述目标区图像亮度，得到样本；(6)对所述目标区图像进行直方图均衡化，得到样本；(7)将步骤(1)～(6)的样本形成最终的待参与深度学习训练的样本集；有利于提高对飞行器实际拍摄的目标图像进行识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309537B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910440246.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 赵雄波 , 郭波涛 , 郭城 , 宋鹏飞 , 王栋 , 成锐 , 聂振斌 , 陈闯 , 温亚 , 杨喆 , 张福鑫 , 杨诚 , 仲雪洁 , 韦闽峰 , 王婧 , 蔡燕斌 , 李晓敏 , 高梓晰 , 张萌 , 窦志红 , 吴强 , 王大庆 , 李宾 , 康旭冰 , 周华 , 冯丽 , 田长铮 , 野超 , 高晓颖 , 曹健 , 张兴
IPC: G06F30/20 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F17/11
Abstract: 一种飞行器的智能健康预测方法及系统，用于飞行器实时控制健康预测，是一种实时在线健康预测算法。该方法改变了传统飞行器事后补救的健康处置方案，采用实时输出飞行器的健康预测值。包括五个模型：飞行器数据模拟模型、基于RNN和LSTM的数据集正样本训练预测模型、基于灰色模型的预测模型、组合预测模型、健康度计算模型。
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公开(公告)号：CN111523392A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010224330.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明一种基于卫星正射影像全姿态的深度学习样本制备方法及目标识别方法，(1)利用目标的卫星正射影像数据，使用光线追踪的方法，生成飞行器与目标在不同距离、不同方位角、不同高低角下的目标区图像(也是待参与深度学习训练的样本)；(2)将所述目标区图像进行灰度反转处理，得到样本；(3)将所述目标区图像进行高斯模糊处理，得到样本；(4)将所述目标区图像进行对数变换，得到样本；(5)调整所述目标区图像亮度，得到样本；(6)对所述目标区图像进行直方图均衡化，得到样本；(7)将步骤(1)～(6)的样本形成最终的待参与深度学习训练的样本集；有利于提高对飞行器实际拍摄的目标图像进行识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116068928B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202211477244.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 徐振涛 , 郑智辉 , 丛龙剑 , 姚征 , 栾健 , 周娟 , 禹春梅 , 张志良 , 郭海雷 , 闫威 , 郭宸瑞 , 王硕 , 董昊天 , 张俊明 , 闫新颖 , 康旭冰 , 贾玉姣 , 谭亚雄 , 周帅军 , 丁吉 , 唐君 , 周华
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种分布式异构无人机集群的控制系统及方法，涉及无人机控制技术领域，以提升无人机集群在复杂环境中的智能感知能力。该系统包括：蜂群控制器，用于根据无人机集群中其它无人机的状态信息计算本机航迹和加速度信息，并将本机航迹和加速度信息发送至信息处理板；信息处理板，用于接收光学吊舱和光学类载荷的视频帧以及探测类载荷的探测数据，利用人工智能算法在视频帧中识别出目标，并将视频帧发送至地面站；接收蜂群控制器计算得到的本机航迹和加速度信息并发送至飞行控制器，以控制本机自主配合集群中其它无人机完成飞行任务。分布式异构无人机集群的控制系统应用于分布式异构无人机集群的控制方法。
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公开(公告)号：CN116068928A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211477244.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 徐振涛 , 郑智辉 , 丛龙剑 , 姚征 , 栾健 , 周娟 , 禹春梅 , 张志良 , 郭海雷 , 闫威 , 郭宸瑞 , 王硕 , 董昊天 , 张俊明 , 闫新颖 , 康旭冰 , 贾玉姣 , 谭亚雄 , 周帅军 , 丁吉 , 唐君 , 周华
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种分布式异构无人机集群的控制系统及方法，涉及无人机控制技术领域，以提升无人机集群在复杂环境中的智能感知能力。该系统包括：蜂群控制器，用于根据无人机集群中其它无人机的状态信息计算本机航迹和加速度信息，并将本机航迹和加速度信息发送至信息处理板；信息处理板，用于接收光学吊舱和光学类载荷的视频帧以及探测类载荷的探测数据，利用人工智能算法在视频帧中识别出目标，并将视频帧发送至地面站；接收蜂群控制器计算得到的本机航迹和加速度信息并发送至飞行控制器，以控制本机自主配合集群中其它无人机完成飞行任务。分布式异构无人机集群的控制系统应用于分布式异构无人机集群的控制方法。
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公开(公告)号：CN110309537A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910440246.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 赵雄波 , 郭波涛 , 郭城 , 宋鹏飞 , 王栋 , 成锐 , 聂振斌 , 陈闯 , 温亚 , 杨喆 , 张福鑫 , 杨诚 , 仲雪洁 , 韦闽峰 , 王婧 , 蔡燕斌 , 李晓敏 , 高梓晰 , 张萌 , 窦志红 , 吴强 , 王大庆 , 李宾 , 康旭冰 , 周华 , 冯丽 , 田长铮 , 野超 , 高晓颖 , 曹健 , 张兴
Abstract: 一种飞行器的智能健康预测方法及系统，用于飞行器实时控制健康预测，是一种实时在线健康预测算法。该方法改变了传统飞行器事后补救的健康处置方案，采用实时输出飞行器的健康预测值。包括五个模型：飞行器数据模拟模型、基于RNN和LSTM的数据集正样本训练预测模型、基于灰色模型的预测模型、组合预测模型、健康度计算模型。
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