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成都纵横大鹏无人机科技有限公司申请一种多旋翼无人机地面测控盒专利

以及架设在三脚架上的测控盒；测控盒当中包含有位于下方的下壳体，通过螺丝钉锁紧在下壳体上端口位置的上壳体；其中，下壳体的内腔底部侧壁上布置有硬件模块，且硬件模块当中包括有电源板、内部包含地面窄带链路模块的主控板、差分模块、网络交换机并且通过内置的网络交换机，实现连接多地面控制终端的效果。

2024年06年07日

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安泰科技股份有限公司申请一种基于深度学习的充磁标签检测方法专利

通过在颈部网络和预测网络之间引入坐标注意力机制，可以提取标签的位置信息，准确定位标签位置。

2024年05年28日

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航天五院申请一种在轨微处理器智能故障诊断装置及方法专利

对运算放大器采集到的多路电源电流信息进行信号调理；ADC模块，将差分运放调理后的多路电源电流模拟量转化成数字信号，得到数字形式的电流功耗信息；滤波模块，对得到的数字形式的电流功耗信息进行过滤和降噪；神经网络诊断模块，构建故障诊断模型，从过滤和降噪后的电流信息中提取特征信息，利用神经网络与故障诊断模型进行对比，做出故障诊断。

2024年05年31日

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航天五院五〇八所申请一种风力发电功率预测方法及装置专利

本发明实施例的技术方案，通过结合风电场的基础信息、历史功率数据、历史气象数据和气象预报数据，并根据风力发电的特点，对所采集的数据进行补充和处理，训练基于经验模式分解、卷积神经网络、长短期记忆网络的风力发电预测模型

2024年05年31日

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厦门航空有限公司申请一种飞行员手臂操纵动作评估方法专利

专利摘要显示，本发明公开了一种飞行员手臂操纵动作评估方法，具体涉及飞行员操纵评估技术领域，利用处理后飞行员手臂操纵动作数据集对BNVGG‑LSTM网络进行训练和优化，得到飞行员手臂操纵动作识别模型；在利用操纵动作识别模型得到的识别结果基础上本发明通过BNVGG‑LSTM网络识别出飞行员操纵动作，提出操纵动作偏差及阈值评估法，将识别出飞行员操纵动作和标准动作进行对比，计算动作偏差率和评估分数，从而辅助教员对飞行员操纵动作进行评估。

2024年05年14日

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北京理工大学珠海学院申请一种基于ViT和ST-GCN的红外人体行为识别方法专利

的红外人体行为识别方法，其包括获取红外视频数据；构建Lite‑ViTAPose姿态估计模块，利用Lite‑ViTAPose姿态估计模块提取红外视频中每一帧的人体姿态，将提取到的人体姿态经过处理、转换形成骨骼序列，作为网络输入模块和基于残差双头注意力机制的多人姿态估计器DAs‑MPPE；构建2s‑ViTGCN行为估计模块，基于输入的骨骼序列，利用2s‑ViTGCN提取该骨骼序列的时空特征，从而识别出人体的动作；其中，2s‑ViTGCN行为估计模块包括双流神经网络

2024年05年14日

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南京航空航天大学申请一种基于NAM-DSSD模型的飞机蒙皮缺陷检测方法专利

分别提取高分辨率图像集的高频特征和中分辨率图像集的边缘纹理细节特征，得到的成对特征块转换为高分辨率图像向量和低分辨率图像向量；利用并行字典超分辨率重建算法对高分辨率图像集进行重建，最终得到恢复更多图像细节的高分辨率图像集；基于数据增强得到的数据集输入改进的模型进行网络训练本发明将飞机蒙皮强化后的数据集输入对于小目标有较强的检测能力算法中进行网络训练，可提高飞机蒙皮检测与分类的速度与准确性，具有广阔的应用前景。

2024年05年17日

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成都国星宇航科技股份有限公司申请一种利用建筑立面影像生成建筑模型的方法及设备专利

所述方法包括：获取目标建筑的立面影像；对目标建筑的立面影像进行图像矫正处理，获得正视图像；将正视图像输入至已训练完成的YOLOv8深度学习网络模型中，以获得初始建筑结构信息；对初始建筑结构信息进行规范化处理，获得目标建筑结构信息；基于目标建筑结构信息，获得多个相匹配的3D部件模型；将目标建筑的正视图像输入至已训练完成的U‑net网络模型中，以获得建筑材质信息；采用自动化脚本对多个相匹配的3D部件模型和建筑材质信息进行自动化拼装处理

2024年04年02日

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地卫二空间技术（杭州）有限公司申请一种多头自注意机制的合成孔径雷达图像去噪算法专利

数据集SAR图像的获取；Gamma变换生成噪点图像；训练图像打包成模型输入；图像网格化处理；编码器计算；迭代模型训练；利用模型进行噪声抑制处理，本发明在传统噪声抑制的基础上，加入了基于多头自注意力机制神经网络的噪声抑制方式进行数据集的下载从而获取SSDD数据集的SAR图像，原图片转成灰度图后，在灰度图上进行Gamma变换，生成噪声增强的SAR图像，将SAR图像原图和生成数据作为输入合成DataLoader，在多头自注意机制神经网络中

2023年01年31日

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地卫二空间技术（杭州）有限公司申请一种储油罐的储量检测方法及终端专利

专利摘要显示，本发明公开了一种储油罐的储量检测方法及终端，将获取的储油罐的俯视图像输入至训练完成的神经网络分割模型，输出油罐阴影分割图与油罐主体分割图，基于油罐阴影分割图与油罐主体分割图使用阴影截断法得到最佳罐内阴影以及最佳罐外阴影，根据最佳罐内阴影和最佳罐外阴影计算储油罐的储量估算值，不像现有技术中直接采用分割得到的阴影区域计算储量，利用训练完成的神经网络分割模型得到准确度更高的油罐阴影分割图与油罐主体分割图，然后使用阴影截断法得到最佳罐内阴影以及最佳罐外阴影

2023年11年17日

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