公开(公告)号：CN104079330A

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201410301209.1

申请日：2014-06-27

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

Inventor： 张力 ,  苏威积 ,  裴彦杰 ,  林秀春 ,  肖鹏 ,  钟松延 ,  黄敏君 ,  董一伯 ,  杜丽 ,  邓超 ,  刘攀 ,  孟飞 ,  董博 ,  赵薇 ,  牛坤 ,  张健 ,  刘雨睿 ,  王东东 ,  张春杰 ,  黄传鹤

IPC: H04B7/04

Abstract: 本发明公开了一种MIMO-相控阵天线装置、系统及其实现方法，该天线装置包括：微带阵列天线模块、功率分配模块和移相器模块，微带阵列天线模块用于通过多个宽带贴片阵元形成的阵列以预定频率和预定的数据带宽向周围空间辐射电磁场能量；功率分配模块用于通过馈线回路在预定范围内动态调整阵元的辐射功率；移相器模块用于通过调整阵元的相位，完成对通信空间中所有终端的扫描后，建立扫描成功的终端与基站之间的基于MIMO信道的数据通信连接。

公开(公告)号：CN104076817A

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201410273334.6

申请日：2014-06-18

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

Inventor： 邓超 ,  苏威积 ,  裴彦杰 ,  林秀春 ,  肖鹏 ,  钟松延 ,  黄敏君 ,  董一伯 ,  杜丽 ,  张力 ,  刘攀 ,  孟飞 ,  董博 ,  赵薇 ,  牛坤 ,  张健 ,  刘雨睿 ,  王东东 ,  张春杰 ,  黄传鹤

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种高清视频航拍多模传感器自外感知智能导航系统，包括：自外感知模块、信息融合模块和主控制模块，其中，自外感知模块用于通过多个传感器融合对航拍飞行器的内部与外部状态进行实时探测感知，获取航拍飞行器的内部与外部状态信息；信息融合模块用于将飞行器的内部与外部状态信息通过集中型拓扑结构汇聚到一决策层，并在决策层中进行多传感器信息融合后，进行一致性决策，输出导航控制信号；主控制模块用于根据导航控制信号，采取三维导航方式进行航拍飞行器状态实时调整和控制，实现航拍飞行器的水平自主导航和垂直自主导航。本发明还公开了一种高清视频航拍多模传感器自外感知智能导航方法。

公开(公告)号：CN103873818A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201210539438.8

申请日：2012-12-13

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

Inventor： 裴彦杰 ,  张力 ,  苏威积 ,  肖鹏 ,  吕英 ,  申屠燕东 ,  范雄涛 ,  王雅云 ,  谢小权 ,  申世光 ,  袁晓光 ,  叶东升 ,  王清理 ,  任强 ,  陈攀 ,  何毅 ,  白松 ,  林秀春 ,  黄敏君 ,  钟松延 ,  赵薇 ,  董博 ,  徐学淼 ,  杜丽 ,  孟飞 ,  张春杰 ,  黄传鹤

IPC: H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种智能监控摄像机的通用子系统及其智能处理方法，该通用子系统包括：标清信号输入模块，用于接收所述智能监控摄像机传输的视频信号；视频解码模块，连接所述标清信号输入模块，用于对所述视频信号进行解码，得到视频帧数据；以及数据处理模块，连接所述视频解码模块，用于根据所述视频帧数据进行分析处理，得到处理结果，并将所述处理结果反馈给所述智能监控摄像机。本发明可在摄像机前端完成智能分析功能，有效地解决在后台服务器端完成智能分析的滞后性。

公开(公告)号：CN107609601B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201710893876.7

申请日：2017-09-28

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 钟松延 ,  詹承华 ,  高淑敏 ,  刘宗宝 ,  杜默 ,  高文焘 ,  赵博颖 ,  王宇耕

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的舰船目标识别方法包括：S1、舰船样本库采用已有的图像、参数和模型数据构建，并在使用过程中，通过检测目标数据采集不断的进行丰富；S2、舰船目标特征训练是在卷积神经网络的框架下，通过对舰船样本库的识别训练，形成可见光/红外和二维/三维融合的舰船特征知识库，用于进行舰船目标分类识别；S3、舰船目标数据采集用于对海上舰船目标的可见光或红外视频数据进行实时高分辨率的采集；S4、对海上舰船目标进行检测；S5、对舰船目标图像粗分类；S6、基于舰船目标特征训练完成的深度神经网络模型开展舰船目标的细分类识别工作，准确的识别出舰船的类型。解决了舰船目标识别的难题。

公开(公告)号：CN107609601A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710893876.7

申请日：2017-09-28

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 钟松延 ,  詹承华 ,  高淑敏 ,  刘宗宝 ,  杜默 ,  高文焘 ,  赵博颖 ,  王宇耕

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的舰船目标识别方法包括：S1、舰船样本库采用已有的图像、参数和模型数据构建，并在使用过程中，通过检测目标数据采集不断的进行丰富；S2、舰船目标特征训练是在卷积神经网络的框架下，通过对舰船样本库的识别训练，形成可见光/红外和二维/三维融合的舰船特征知识库，用于进行舰船目标分类识别；S3、舰船目标数据采集用于对海上舰船目标的可见光或红外视频数据进行实时高分辨率的采集；S4、对海上舰船目标进行检测；S5、对舰船目标图像粗分类；S6、基于舰船目标特征训练完成的深度神经网络模型开展舰船目标的细分类识别工作，准确的识别出舰船的类型。解决了舰船目标识别的难题。