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中国科学院空天信息创新研究院申请面向山区救援的无人机行人检测方法、系统、设备及介质专利

专利摘要显示，本发明属于计算机视觉领域，提供了一种面向山区救援的无人机行人检测方法、系统、设备及介质，包括利用无人机获取山区救援图像并进行预处理；基于预处理后的山区救援图像，利用预先训练好的目标检测网络进行行人检测；所述利用预先训练好的目标检测网络进行行人检测，具体为：基于预处理后的山区救援图像，利用主干网络进行特征提取，采用感受野注意力卷积进行下采样，得到不同尺度的山区救援图像特征图；利用双向融合操作，将不同尺度的山区救援图像特征图进行多尺度特征融合，有效增强了网络头部对目标位置和分类的识别能力。

2024年06年07日

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航天八院五〇九所申请静止轨道卫星星间广播信息路由表实现方法及系统专利

专利摘要显示，本发明提供了一种静止轨道卫星星间广播信息路由表实现方法及系统，包括步骤S1：采集卫星网络的参数，对卫星网络节点进行分组；步骤S2：确定分组中各节点的路由策略；所述路由策略包括第一路由策略和第二路由策略本发明提供了一种静止轨道卫星星间广播信息路由表实现方法，采用二次路由策略，利用对节点的分组管理和路由表的二次规划，实现了静止轨道卫星星间广播信息的高效传输，既覆盖了所有节点，又可避免信息重复回传；不仅适合静止轨道卫星使用，对网络拓扑构型相对稳定的微小卫星网络也有参考应用价值

2024年06年07日

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成都瑞迪威科技有限公司申请一种结构复用的大频比双频共口径天线专利

专利摘要显示，本发明公开了一种结构复用的大频比双频共口径天线，属于天线技术领域，包括自上而下依次设置的毫米波天线、C波段天线单元和馈电网络层；所述毫米波天线包括解耦合介质层、毫米波天线阵列和毫米波馈电网络层，C波段天线单元包括C波段辐射贴片；毫米波天线阵列的毫米波金属地板与毫米波馈电网络层的毫米波上地板粘接在一起，C波段辐射贴片同时作为毫米波馈电网络层的下地板使用。

2024年04年02日

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北京航空航天大学杭州创新研究院申请一种基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测方法专利

本发明公开了一种基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测方法，包括：选取包含纵向裂纹、横向裂纹、网状裂纹、坑陷的公开道路缺陷数据集作为训练集、验证集和测试集；搭建基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测神经网络模型，使用动态可变形卷积来提升网络的特征提取能力，使用轻量化模块来下降整体网络的复杂度；使用训练集、验证集训练道路缺陷检测神经网络模型并保存权重参数，并用测试集对最高检测准确率权重参数下的模型进行最终的评估

2024年07年02日

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耕宇牧星（北京）空间科技有限公司申请基于多尺度小波卷积的SAR图像城市区域场景分类方法专利

用于对原始SAR图像进行不同尺度的特征提取并融合，对融合的多尺度特征赋注意力权重，获得带有空间注意力权重的融合特征图；构建离散小波变换卷积模块，用于分解获得带有空域信息和频域信息的多尺度小波特征图；构建判别器网络，用于对多尺度小波特征图识别所属城市区域场景类别的概率；采用标准叉熵损失函数对S1‑S3构建的总体网络进行训练，获得预训练的总体网络；利用预训练的总体网络对待测试的SAR图像进行测试，得到城市区域场景分类结果

2024年03年01日

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中飞院取得一种基于对比学习的抽动障碍检测方法、系统及存储介质专利

中国民用航空飞行学院取得一项名为"一种基于对比学习的抽动障碍检测方法、系统及存储介质"的专利，授权公告号CN118155835B，申请日期为2024-05-11。所述方法包括S1：数据采集阶段；S2：数据处理阶段；S3：抽动判别模型建立阶段；S4：抽动障碍检测阶段，将融合信号输入到抽动感知分子网络，然后使用抽动训练数据集对抽动感知分子网络进行训练直至收敛，最后通过抽动感知分子网络判断待测视频中的儿童是否患有抽动障碍使用卷积神经网络提取小儿面部多尺度图像特征，同时使用对比学习对模型进行自监督训练，以解决抽动数据标定困难的问题，增强模型在不同情境下的鲁棒性。

2024年07年19日

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浙大申请湿式离合器接合性能预测方法及系统专利

专利摘要显示，本发明公开了一种湿式离合器接合性能预测方法及系统，属于神经网络预测领域。本发明通过分析影响湿式离合器接合性能的时变参数及非时变参数，结合历史数据及有限元仿真数据，建立了具有时间序列的LSTM神经网络模型，从而实现对湿式离合器接合过程中转矩特性及摩擦片温度特性的精准预测。通过带动量的梯度下降法对LSTM神经网络模型进行训练，以加速收敛过程并减少震荡，提高了LSTM神经网络模型的训练速度和性能。

2024年07年12日

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中国科学院沈阳自动化研究所申请一种基于能量加权聚类算法的无线自组网路由协议设计方法专利

专利摘要显示，一种基于能量加权聚类算法的无线自组网路由协议设计方法，包括：网络初始化，节点定期监测并更新其剩余能量和度数，并在网络中广播这些信息；根据加权聚类算法，选择能量和度数综合得分最高的节点作为簇头本发明通过感知节点能量状态，动态调整簇头选举和路由路径，提升网络的能量利用效率和数据传输性能。该方法不仅继承了AODV协议的动态路由优势，还引入了能量管理策略，能够在复杂多变的网络环境中实现高效稳定的数据传输，延长无线自组网的工作寿命。

2024年08年30日

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山东省计算中心（国家超级计算济南中心）申请应用于工业园区的氢能负荷预测方法及系统专利

具体为应用于工业园区的氢能负荷预测方法及系统，通过获取工业园区历史能源负荷数据、工业园区所在地气象站的历史气象数据以及时间数据，并进行预处理，经编码操作得到特征表示；预处理后的数据基于全局时域特征捕获网络得到频域表示，进一步得到全局周期性特征；根据得到的特征表示，利用多尺度特征融合网络提取出局部非线性特征；得到的全局周期性特征和局部非线性特征，利用自适应门控融合网络得到预测结果。利用深度神经网络的强大拟合能力和频域分析的周期性识别优势，结合多尺度特征提取技术，能够更全面、更精细地解析氢能源需求的内在规律，显著提高预测的准确性和稳定性。

2024年09年13日

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中飞院申请基于深度学习的机场能见度预测方法专利

包括：S1.获取机场的气象数据，提取能见度各影响因子特征，得到特征子集；S2.基于机场最低起飞标准和特征子集，构建输入层，输入层由不同的低能见度区间组成；S3.基于低能见度区间，进行模型训练构建循环神经网络，得到特征关联层；S4.基于特征关联层，分别融合自注意力机制和概率稀疏自注意力机制，依次得到自注意力循环神经网络和概率稀疏自注意力循环神经网络，完成注意力层的构建；S5.基于注意力层构建预测输出层，预测输出层用于通过对所述注意力层的输出进行加权求和本发明通过融合自注意力机制的神经网络预测模型，实现对机场低能见度预测。

2024年11年15日

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