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公开(公告)号：CN117217228A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311083475.7
申请日：2023-08-25
Applicant: 嵩山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/0985 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本申请提出了一种基于标签语义的神经网络权重初始化方法，该方法包括：获取当前待处理的自然语言处理任务和样本数据；通过在预训练后进行微调的方式获得初始自然语言处理模型，并根据自然语言处理任务的类型确定样本数据的标签；根据自然语言处理任务的类型，通过相应的语义嵌入方式将标签的语义信息引入至输出层神经网络的初始化参数中，对神经网络的权重参数进行初始化；将获得的初始化权重矩阵载入初始自然语言处理模型中进行再次训练，并通过最终自然语言处理模型对待处理的文本进行处理。该方法利用不同类别标签的语义信息对输出层神经网络的参数进行初始化，能够提高执行自然语言处理任务的精确度。
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公开(公告)号：CN117056066A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310751840.0
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及通信网数据计算技术领域，特别涉及一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统，基于FPGA、GPU和CPU构建异构计算资源池并配置异构计算资源池中各计算资源的计算功能；提取待计算数据流特征，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，分配的计算资源通过交换网络互连；利用分配的计算资源对待计算数据流进行计算并输出，且在计算过程中，待计算数据流每经过一个计算资源，依据当前计算资源计算结果动态分配数据流的下一级计算资源。本发明基于动态流水线技术来充分调度计算资源，更好发挥异构密集计算资源的经济效能，达到提升算力和和能效比的目的，可适用于对算力要求较高的业务应用场合。
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公开(公告)号：CN110136178B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810128704.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于端点拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用端点拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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公开(公告)号：CN110136179A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810128726.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于直线拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用直线拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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公开(公告)号：CN110136178A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810128704.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于端点拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用端点拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110133670A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810136470.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S17/08 , G01S7/48 , G01F23/292 , G01F23/00
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深接收波形的去噪处理方法及其系统，具体包括获取待处理波形，根据所述波形估算对应待测水深，并基于估算结果将对应待测水深至少分为深水和浅水；对对应待测水深为深水的波形采用平均差平方函数法处理，对对应待测水深为浅水的波形采用理查德森-露西去卷积法处理。本发明的方法通过计算接收波形的有效长度，并用于近似估计水深；然后依据水深近似值对接收波形采取不同的预处理方式，使预处理更具针对性，处理结果及去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN108444451A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810226506.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种行星表面影像匹配方法与装置，在近似正射影像上进行匹配，利用地面点坐标估计同名点，采用分层影像匹配策略，在每一分辨率层级均生成DEM以及近似正射影像，在每一分辨率层级生成的DEM用于纠正下一级分辨率的近似正射影像。本发明通过迭代处理，得到的DEM数据越来越精细，相应地给定一个较小的搜索窗口即可确定同名点。另外，本发明利用搭载在欧空局火星快车上的HRSC相机验证方法的可行性，实验结果表明本发明可以生成更为精细的DEM数据。
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公开(公告)号：CN110133680A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810136472.8
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S17/88
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深接收波形有效信号初值确定方法及系统，具体为获取待处理波形，将所述波形的全局极大值点作为水面回波信号位置初值tS0；将波形一阶导数极值点附近设定范围内的极大值作为水底回波信号位置初值tB0。本方案将极大值检测和有效信号附近往往伴有一阶导数极值这一发现相结合，提高了有效信号确定的准确性。同时，大气散射及水体后向散射的强度远小于水面反射，因此可以认为波形全局极大值点为水面回波信号位置初值。
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公开(公告)号：CN110134976B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201810135621.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深信号提取方法及系统，为解决信号提取时易与噪声混淆和提取精度受限于系统采样间隔等问题，提出一种基于信赖域算法的机载激光测深信号提取方法。首先计算接收波形的有效长度，用于近似估计水深；然后依据水深近似值对接收波形采取不同的预处理方式，进而对波形逐级检测实现信号粗提取；精提取以粗提取结果为初值，利用基于信赖域算法的非线性最小二乘拟合对波形进行分解。实验结果表明，粗提取能够处理不同形状的波形，结果的可靠性高，精提取可进一步提高提取精度，将部分信号的提取精度精确至子采样间隔，并对错误的初值具有一定的修正作用。
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公开(公告)号：CN108444451B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810226506.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种行星表面影像匹配方法与装置，在近似正射影像上进行匹配，利用地面点坐标估计同名点，采用分层影像匹配策略，在每一分辨率层级均生成DEM以及近似正射影像，在每一分辨率层级生成的DEM用于纠正下一级分辨率的近似正射影像。本发明通过迭代处理，得到的DEM数据越来越精细，相应地给定一个较小的搜索窗口即可确定同名点。另外，本发明利用搭载在欧空局火星快车上的HRSC相机验证方法的可行性，实验结果表明本发明可以生成更为精细的DEM数据。
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