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公开(公告)号：CN119360056A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411468397.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京流体动力科学研究中心 , 西南科技大学
IPC: G06V10/74 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06T7/10 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/10 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓与线性结构的非合作航天器姿态估计方法，包括：S1、将目标三维模型以质心为中心进行旋转投影到2D平面上，以建立姿态模版库；S2、使用滤波器对输入的原始ISAR图像进行噪声滤除，并重新分布图像亮度，增强图像边缘，以得到增强图像Img1；S3、在图像分割网络中引入注意力模块CBAM，以从Img1中提取得到目标的轮廓图像Img2；S4、从Img2中提取轮廓关键点，得到带关键点轮廓图像Img3，进而提取目标航天器的线性结构图像Img4；S5、将Img4与姿态模版库进行相似度比对，以获取目标航天器姿态。本发明提供一种基于轮廓与线性结构的非合作航天器姿态估计方法，在ISAR图像上提取的俯仰角、滚动角、偏航角三个姿态角与深度学习和传统模版匹配相比误差更小。
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公开(公告)号：CN114398573A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210048388.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 西南科技大学 , 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F16/957 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的Web多级缓存替换方法，包括：步骤一，代理服务器上的预测模块对Web日志数据进行数据处理和特征提取，以得到对应的特征属性集；步骤二，将步骤一中得到的特征属性集送入至预测模块的谱聚类模型中进行缓存价值预测，以得到对应的预测值；步骤三，代理服务器中的缓存替换模块启动缓存替换模式，基于步骤二中得到的预测值进行判断，以确定缓存对象的缓存空间，并基于缓存替换策略对缓存对象的存储位置进行确定。本发明提供一种基于谱聚类的Web多级缓存替换方法，利用谱聚类对于提取日志属性后容易形成稀疏矩阵进行处理，以提高在判别请求资源在未来访问的可能性上的准确性。
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公开(公告)号：CN114036862B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111272950.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 西南科技大学 , 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F21/62 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的气动力预测方法，包括：步骤一，各参与方，在本地的原数据文件集中通过添加服从正态分布的噪声，得到带有扰动的数据集；步骤二，各参与方根据扰动数据集计算局部非线性核；步骤三，所有参与方将计算得到局部非线性核设置为共享，以使基于共享的局部非线性核计算对应的全局核；步骤四，基于得到的全局核函数求解最优化问题，得到参数的最优解；步骤五，利用步骤四所得到的参数最优解建立预测模型，进行气动力预测。本发明提供一种基于隐私保护的气动力预测方法，通过在分布式系统中，每个节点都添加了噪声，生成带有扰动的数据集和带有扰动的局部核。外部节点不能得到该节点的原始数据，起到隐私保护的作用。
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公开(公告)号：CN117726773B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311782394.6
申请日：2023-12-22
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网格自适应细分优化方法及应用在三维模型渲染中的方法，包括：在三角网格的Loop细分过程中，并且在基于顶点与其细分一次后的位置距离准则基础上加入一个与当前顶点Vi1相连的新顶点Vi2，计算这两个点分别参与细分一次后新点V′newi1和V′newi2的位置，并计算Vi1和V′newi1、Vi2和V′newi2间的距离，以基于这两个距离的平均值得到边近似误差distEi：将distEi与给定的阈值ε进行比较，以确定三角网格中的活边和/或活点。本发明提供一种网格自适应细分优化方法及应用在三维模型渲染中的方法，能使三角网格细分更加灵活，并且能够使原始模型在细分几次之后变得精细光滑。
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公开(公告)号：CN117891742A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410082766.2
申请日：2024-01-19
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RUCM的系统测试用例自动生成方法，包括：S1、对原需求用例建模RUCM模板进行重新编写，得到扩展的RUCM文档；S2、基于RUCM文档中所涉及的所有约束条件并结合被测系统的数据模型生成对应实体的约束条件表达式；S3、基于RUCM流程和元模型生成用例测试模型，并从用例测试模型中提取和构建测试场景、路径条件；S4、基于S2得到的约束条件表达式，通过约束生成算法生成带有约束的随机测试数据；S5、基于S3得到的测试场景生成测试驱动函数调用，构建完整的测试用例，对测试用例进行执行和验证测试。本发明提供一种基于RUCM的系统测试用例自动生成方法，能直接从用户需求规范自动生成可执行的测试用例，提高软件测试的覆盖率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119268704A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411285503.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01C21/24 , G01C21/20 , G01C1/00 , G01S13/90 , G06T7/33 , G06T3/14 , G06T3/067 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于先验模型和ISAR图像的航天器姿态估计方法，涉及航天器在轨姿态估计技术领域，包括：S1、使用目标检测网络YOLOv8网络从ISAR(逆合成孔径雷达)图像中提取关键点；S2、读取先验三维模型上的三维关键点，并通过姿态调整的方式将三维关键点投影到二维成像平面上，得到投影点；S3、对投影点与关键点之间的误差进行计算，以通过加权损失函数计算损失值；S4、采用粒子群优化PSO算法对求解航天器姿态角的函数进行优化，以得到ISAR图像的姿态估计结果。本发明提供一种基于先验模型和ISAR图像的航天器姿态估计方法，通过匹配ISAR图像的关键点与先验模型关键点，仅依赖少量关键点即可实现精确的姿态估计，显著提高了抗噪性能和估计的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117726773A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311782394.6
申请日：2023-12-22
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网格自适应细分优化方法及应用在三维模型渲染中的方法，包括：在三角网格的Loop细分过程中，并且在基于顶点与其细分一次后的位置距离准则基础上加入一个与当前顶点Vi1相连的新顶点Vi2，计算这两个点分别参与细分一次后新点V′newi1和V′newi2的位置，并计算Vi1和V′newi1、Vi2和V′newi2间的距离，以基于这两个距离的平均值得到边近似误差distEi：将distEi与给定的阈值ε进行比较，以确定三角网格中的活边和/或活点。本发明提供一种网格自适应细分优化方法及应用在三维模型渲染中的方法，能使三角网格细分更加灵活，并且能够使原始模型在细分几次之后变得精细光滑。
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公开(公告)号：CN114036862A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111272950.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 西南科技大学 , 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F21/62 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的气动力预测方法，包括：步骤一，各参与方，在本地的原数据文件集中通过添加服从正态分布的噪声，得到带有扰动的数据集；步骤二，各参与方根据扰动数据集计算局部非线性核；步骤三，所有参与方将计算得到局部非线性核设置为共享，以使基于共享的局部非线性核计算对应的全局核；步骤四，基于得到的全局核函数求解最优化问题，得到参数的最优解；步骤五，利用步骤四所得到的参数最优解建立预测模型，进行气动力预测。本发明提供一种基于隐私保护的气动力预测方法，通过在分布式系统中，每个节点都添加了噪声，生成带有扰动的数据集和带有扰动的局部核。外部节点不能得到该节点的原始数据，起到隐私保护的作用。
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公开(公告)号：CN119360225A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411468410.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京流体动力科学研究中心 , 西南科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06T5/40 , G06T5/10 , G06V10/774 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种ISAR图像特征提取方法及在非合作航天器姿态估计中的应用，涉及图像处理与特征提取领域，包括：对数据集中的图像进行预处理；基于迁移学习对预处理后的图像分别进行浅层特征提取、深层特征提取，以得到对应的特征数据Xd；其中，所述深层特征提取是通过构建一个基于U结构的神经网络实现，所述神经网络的编码器、解码器部分均使用稠密残差块DRB完成多层次的特征提取。本发明提供一种ISAR图像特征提取方法及在非合作航天器姿态估计中的应用，结合通道注意力的密集残差块提取低分辨特征，缓解了图像特征稀疏的问题，补偿了子采样带来的特征损失，充分挖掘卫星成像图像空间特征信息。
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公开(公告)号：CN117931279A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410102474.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的前端资源打包方法，包括：S1、将前端应用的各页面文件所对应的入口文件进行说明；S2、通过遍历资源，以得到基于入口文件生成的依赖关系表；S3、以入口文件为中心，基于依赖关系表，生成资源组及资源组关系图；S4、从资源组中提取相同部分得到对应的资源桶；S5、通过将资源桶与资源组进行绑定操作，完成包生成前的准备工作；S6、通过遗传算法为资源桶分配包体积及数目，进而能得到以资源桶为单位，且不会重复生成的包；S7、基于生成包重写页面文件。本发明提供一种基于遗传算法的前端资源打包方法，根据依赖关系将资源生成多个包，减少打包后的体积，引入遗传算法限制包的数量和大小以解决浪费加载资源的问题。
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