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公开(公告)号：CN117437561A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311617433.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06V20/17 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G10L17/18
Abstract: 本发明涉及一种目标人员识别方法和装置，属于图像处理与识别技术领域，解决体型识别的不确定性、目标人脸丢失以及微小型无人机无法承载现有计算平台等问题。该方法包括：采用无人机上的视觉传感器获取实时图像；将实时图像输入目标识别模型识别出待识别人员和装备特征；利用人员分类决策函数基于装备特征将待识别人员划分为警戒人员和非警戒人员；当待识别人员为非警戒人员时，利用声纹识别在多个待识别人员范围内初步筛选出敌方头目的搜索范围，利用体型识别缩小敌方头目的搜索范围以及利用人脸识别锁定敌方头目。结合人员分类决策函数实现基于装备特征的警戒人员精准识别，利用体型识别缩小敌方头目的搜索范围及利用人脸识别锁定敌方头目。
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公开(公告)号：CN117332270A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311292970.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/21 , G06F16/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本重放的增量学习方法，属于机器学习方法领域。该方法包括以下步骤：获取物联网设备的实时监控数据；构建物联网监控模型，利用所述物联网监控模型对所述监控数据进行预测得到预测后的监控数据；利用完善的标签体系对预测后的监控数据进行自动化标注；基于零样本重放的方法构建训练样本集对所述物联网监控模型进行训练得到训练好的物联网监控模型；将标注后的监控数据输入训练好的物联网监控模型得到高亮显示的关键信息。该方法使用标注过的样本集进行模型训练，提高了模型抽取信息的准确率以及训练的效率；在增量学习过程中通过同时使用旧样本的样本特征和新样本，在避免产生灾难性遗忘的同时节省了数据存储的开销。
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公开(公告)号：CN117251774A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311049672.7
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , A61B5/374 , A61B5/369 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置，该方法包括：获取待处理脑电信号；获取训练后的伪迹去除模型；根据训练后的伪迹去除模型，对所述待处理脑电信号进行伪迹去除，获得所述待处理脑电信号中的干净信号。
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公开(公告)号：CN117084689A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311049665.7
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开涉及一种脑电信号的检测装置，属于脑机接口设备的技术领域，该装置控制电路；至少一个通道电极电路，通道电极电路的第一端与控制电路电连接，通道电极电路的第二端为用于连接被测对象的一端，至少一个通道电极电路的控制端与控制电路的控制端连接；公共电极电路，公共电极电路的第一端与控制电路电连接，公共电极电路的第二端为用于连接于被测对象的一端；其中，公共电极电路和通道电极电路复用部分器件，部分器件包括滤波器件和保护器件。
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公开(公告)号：CN117065175A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310524904.3
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: A61M21/00 , A61B5/318 , A61B5/33 , A61B5/346 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00
Abstract: 一种延长集群操控任务操控时间的赋能系统，包括生理信息采集装置，用于采集操控人员执行不同规模的集群操控任务时的生理信息数据；将生理信息数据发送至数据服务器；数据服务器，用于根据生理信息数据进行模型训练得到疲劳检测模型；基于疲劳检测模型根据多个操控人员执行不同规模的集群操控任务时的生理信息数据确定集群操控任务的最佳规模；生理信息采集装置采集任务执行者执行最佳规模的集群操控任务时的生理信息数据并发送至数据服务器；数据服务器基于疲劳检测模型根据生理信息数据预测任务执行者当前时刻和未来时刻的状态；控制器，用于根据任务执行者当前和未来时刻的状态控制赋能装置进行赋能；赋能装置，用于对任务执行者进行赋能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113900408B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111103168.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京理工大学 , 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明公布了一种多级凸轮互锁结构，包括设有中心孔的基座，围绕基座底面中心孔均匀安装有四个可转动的凸轮一、凸轮二、凸轮三、凸轮四，凸轮四能阻止凸轮一向解锁位转动，和阻止凸轮三向开位置转动，凸轮一、凸轮二、凸轮四分别与电机一、电机二、旋钮轴疏连结，凸轮一、凸轮三、凸轮四背向基座的一面安装有能控制电机二、被击发装置、电机一供电的开关，凸轮三被凸轮二驱动旋转，凸轮三上设有工作孔，凸轮三再开位置时，击发装置能通过中心孔和工作孔触发被击发装置，本发明通过多级凸轮的机械互锁及各级电机驱动电路的电路联锁，达到了电路和机械双重锁闭的技术效果。
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公开(公告)号：CN116880569A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311091199.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种多无人机协同目标检测与跟踪装置和方法，属于无人机技术领域，解决现有方法未考虑在协同目标检测与跟踪过程中编队避免碰撞等问题。该装置包括自位姿估计模块通过EKF根据当前时刻和先前时刻的当前无人机位姿预测后续时刻的当前无人机位姿；协同检测与跟踪模块通过融合当前无人机和其他无人机的目标检测测量值获取后续时刻的跟踪目标位姿并基于后续时刻的当前无人机位姿校正当前无人机偏差；基于MPC的编队控制模块根据跟踪目标位姿、其它无人机位姿障碍物位置和其他无人机轨迹生成当前无人机的路径点指令；控制模块调整当前无人机的位置和偏航角以生成当前时刻的当前无人机位姿。融合多架无人机的目标定位提高定位精度和跟踪效果。
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公开(公告)号：CN114189554B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111363081.8
申请日：2021-11-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: H04L67/565 , G06F9/54
Abstract: 本公开涉及一种信息交互方法、装置及可读存储介质，该方法包括：获取待传输的信息集；对于设定的多种信息项中的每一种第一信息项，根据对应所述第一信息项的设定编码转换规则，将所述信息集中的对应所述第一信息项的信息转换为相应的具有设定进制数据格式的数值，其中，所述第一信息项为所述多种信息项中的任意一种信息项；根据设定的组合方式将转换得到的各个数值进行组合，得到第一数值串；将所述第一数值串发送至对应所述信息集的信息传输对象。
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公开(公告)号：CN114872028B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210389135.6
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: B25J9/08 , B25J9/16 , B25J15/08 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种操控手训练方法及设备，该方法包括：获取操控手基于当前训练方案操控目标对象期间的第一脑电数据和第一近红外脑数据；其中，第一脑电数据包括第一脑电信号和对应于第一脑电信号的第一脑电图像，第一近红外脑数据包括第一近红外脑信号和对应于第一近红外脑信号的第一近红外脑图像；分别提取两种信号的信号特征，得到第一信号特征向量，及分别提取两种图像的图像特征，得到第一图像特征向量；将包括第一信号特征向量和第一图像特征向量的第一特征向量输入至预置的分级模型，得到操控手的当前操控级别；获取与当前操控级别相匹配的训练方案；以及，将当前训练方案更新为该相匹配的训练方案。
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公开(公告)号：CN116303977A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551556.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 任智颖 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 李泽宇 , 宋彪 , 高圣楠 , 魏中锐 , 胡明哲 , 姜伟 , 张子烁 , 邬书豪 , 葛祥雨
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的问答方法包括以下步骤：获取待处理问题，得到待处理问题对应的类别；在文本语料库中搜索与待处理问题相同类别且相关度最高的原始文本数据；文本语料库包括多个不同类别的原始文本数据；将待处理问题和对应的相关度最大的原始文本数据分别与对应的类别标签融合得到对应的两个带有类别标签信息的特征向量，将两个特征向量输入预先训练的智能问答模型的答案预测模块，基于待处理问题对应的特征向量，在原始文本对应的特征向量中预测得到待处理问题对应的答案。
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