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公开(公告)号：CN117251774B
公开(公告)日：2025-04-25
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：CN115049901B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210631175.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及设备。其中检测方法包括以下步骤：获取待检测图像；通过改进的仿初级视觉皮层模型对待检测图像进行预处理，得到初级特征图；通过预设的小目标检测模型对初级特征图进行特征提取，得到m个目标特征图，包括：对初级特征图依次进行m次特征图尺寸压缩和特征提取，得到m个不同尺寸的骨干特征图和感兴趣特征图；基于m个骨干特征图和感兴趣特征图进行加权通道拼接的注意力融合和特征提取，得到m个目标特征图，对m个目标特征图进行特征融合，得到目标检测结果。本发明改善了现有技术中针对小目标检测的方法准确性差，容易造成误检、漏检，无法应用于存在大量小目标的应用场景的问题。
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公开(公告)号：CN118839210A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410808619.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , A61B5/318 , A61B5/374 , A61B5/389 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息的操控员任务负荷判定方法，该方法包括以下步骤：获取多个被试对象的多个生理状态下的生理特征数据，并标注对应的生理状态类别标签，构建训练样本集；所述生理状态类别包括极限注意力状态、非极限注意力状态、极限脑负荷状态和非极限脑负荷状态；利用所述训练样本集对分类模型进行训练，得到任务负荷检测模型；采集待预测操控员的生理特征数据，并输入所述任务负荷检测模型，得到各生理状态类别的检测结果；以及，基于预设的权重对各生理状态类别的检测结果进行加权融合，得到所述操控员的任务负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN118820779A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410808618.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/2113
Abstract: 本发明涉及一种操控员极限脑负荷预测模型的训练方法及设备，该方法包括：构建极限脑负荷预测模型，极限脑负荷预测模型用于基于脑电数据、肌电数据和皮电数据对应的多种生理特征数据，分别利用与各生理特征数据对应的分类预测单元进行脑负荷状态预测，得到多个脑负荷状态类别结果，并基于设置的权重对多个脑负荷状态类别结果进行加权融合，判定操控员是否为极限脑负荷状态；获取多个被试对象的极限脑负荷状态和非极限脑负荷状态下的脑电数据、肌电数据和皮电数据，构建样本数据集；利用训练集对极限脑负荷预测模型进行训练，并利用验证集对训练后的极限脑负荷预测模型进行验证，基于验证结果对各分类预测单元进行权重设置。
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公开(公告)号：CN118537363A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310500583.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开涉及一种基于图像的小型生物群体行为检测跟踪方法及装置，属于图像检测的技术领域，该方法包括获取当前帧图像和历史帧图像；将当前帧图像和历史帧图像输入至预置的检测网络中，得到当前特征图像和历史特征图像；其中，不同的特征图像是反映不同的帧图像中的各个被检测对象的图像；将当前特征图像和历史特征图像输入至预置的提取网络中，得到当前特征数据和历史特征数据；确定当前特征数据和历史特征数据中表示目标被检测对象所对应的点位的点位相似度；其中，各个被检测对象包括目标被检测对象；根据点位相似度，得到目标被检测对象的偏移数据；根据偏移数据，对当前特征图像进行增强处理，得到目标被检测对象的移动轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115017623B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210736759.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 天津商业大学 , 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种两栖三模态机器人的滚动与飞行模态切换控制优化方法，属于两栖机器人技术领域，解决了现有技术中机器人难以在建筑复杂空间上有效发挥作用的问题。本发明中所述两栖三模态机器人在所述滚动模态和所述飞行模态切换过程中包括三轮支撑相、单轮两机臂支撑相和单轮支撑相三种相位，所述方法步骤包括：步骤1：对三轮支撑相下的两栖三模态机器人进行动力学建模分析；步骤2：对单轮两机臂支撑相下的两栖三模态机器人进行动力学建模分析；步骤3：对单轮支撑相下的两栖三模态机器人进行动力学建模分析；步骤4：根据步骤1～步骤3的分析结果，获取两栖三模态机器人的滚动模态和飞行模态切换过程数据。本发明适应复杂空间中的运行使用。
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公开(公告)号：CN113538516B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110814969.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06T7/246 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于记忆信息的目标对象跟踪方法、装置及电子设备，包括：获取目标对象在第一时刻的位置信息；根据所述位置信息，获得所述目标对象在第二时刻的初始跟踪信息作为记忆信息，其中，所述第二时刻早于所述第一时刻；根据所述记忆信息和所述位置信息，获得所述目标对象在所述第一时刻的目标跟踪信息。该方法可以稳定、精确的获得目标对象的目标跟踪信息。
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公开(公告)号：CN117870624A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311745044.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G01C11/00 , G05D1/249 , G05D1/689 , G05D109/20
Abstract: 本申请实施例提供了一种飞行器定位方法、装置及飞行器，其中，方法包括：在第一定位进程中，根据获取到的图像中目标对象框体中心位置和图像中心位置，确定第一位置偏差量；根据所述第一位置偏差量，确定所述飞行器的第一飞行速度；在所述第一位置偏差量小于或者等于第一阈值的情况下，启动第二定位进程，将吊舱相机的焦距调整至最大焦距；根据获取到的图像中的目标部位框体的中心位置和投放器中心投影位置，确定第二位置偏差量；根据所述第二位置偏差量，确定所述飞行器的第二飞行速度；在所述第二位置偏差量小于或者等于第二阈值的情况下，确定所述飞行器到达目标位置。
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公开(公告)号：CN117032313A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311126291.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本公开涉及一种无人机集群的编队控制方法、控制装置及无人机，其中，该方法包括：在第一无人机集群的主导无人机接收到第一无人机集群内配套无人机发送的损伤消息的情况下，向第二无人机集群发送请求支援消息；接收第二无人机集群内无人机发送的请求加入消息；其中，请求加入消息包括请求加入的无人机的相关信息；根据请求加入的无人机的相关信息，确定新加入的无人机；向第一无人机集群内各配套无人机发送编队信息；其中，第一无人机集群内各配套无人机包括新加入的无人机。
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公开(公告)号：CN113627229B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110601487.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/06
Abstract: 本公开提供了一种目标检测方法、系统、设备以及计算机存储介质，所述方法包括：获取图像；通过目标检测模型在图像中检测设定的目标对象，得到检测结果；根据检测结果执行对应操作。其中，获得目标检测模型的步骤包括：获取目标检测模型对应的评价指标体系以及评价指标体系中各层指标的指标权重；获取至少两个待选目标检测模型各底层指标的指标值；基于评价指标体系中各层指标的指标权重以及各待选目标检测模型各底层指标的指标值，采用改进的模糊综合评价算法计算各待选目标检测模型的评分值；选出评分值满足预设要求的待选目标检测模型作为目标检测模型。
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