“潘阳卉”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果4个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种通用照射指令测试系统以及测试装置-CN201910401068.3有效
发明人：杨振;黄凯旋;牟昱东;潘阳卉;刘世劼;程龙宝 -专利权人：上海航天电子通讯设备研究所
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种通用照射指令测试系统，包括宽带频率合成模块、接收机模块、信号采集与处理模块以及处理模块；接收机模块的第一接收通道接收外部天线发送的X波段内的第一照射指令信号，第二接收通道接收天线发送的X波段内的第二照射指令信号，宽带频率合成模块用以向接收机模块发送本振信号，信号采集与处理模块响应于第一接收通道发送的第一中频信号以及第二接收通道发送的第二中频信号，并对第一中频信号以及第二中频信号进行全数字化方式解调。本发明还提供了一种通用照射指令测试装置。该测试系统以及测试装置能够对X波段内的不同照射指令信号分别进行测试，满足多种调制方式的照射指令信号的解调，功能多，通用性好。
一种通用照射指令测试系统以及装置

[发明专利]一种图像检索模型训练方法、图像检索方法及装置-CN202210281016.9在审
发明人： 潘阳卉;王语斌 -专利权人：同盾网络科技有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请的实施例揭示了一种图像检索模型训练方法、图像检索方法及装置，训练方法包括：获取包含样本图像以及样本图像的相似样本训练图像集；对训练图像集进行缺损制造处理得到缺损图像集，并对缺损图像集进行划分，对划分得到第一缺损图像集进行结构破坏处理得到破坏图像集；将破坏图像集和第二缺损图像集输入神经网络模型中，以得到目标图像集的特征向量；构建分类器和破损识别器，根据特征向量和分类器的分类损失确定分类损失函数，并根据特征向量和破损识别器的破损识别损失确定破损损失函数；根据分类损失函数和破损损失函数对神经网络模型进行优化，得到图像检索模型，通过该图像检索模型加强对相似图像的识别能力。
一种图像检索模型训练方法装置

[发明专利]商标检索模型的训练方法、商标检索方法及装置-CN202210159408.8在审
发明人： 潘阳卉;王语斌 -专利权人：同盾网络科技有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明提供的一种商标检索模型的训练方法、商标检索方法及装置，应用于数据处理技术领域。其中，该商标检索模型的训练方法在采集第一商标图像时也可以采集类商标元素，由于商标通常由不同的图标、文字等类商标元素组成，因此，可以通过对类商标元素的组合、变换获得类商标图像，在此基础上，通过实际采集的第一商标图像，以及根据类商标元素获得的类商标图像进行卷积神经网络的训练，从而获得商标检索模型，其中，通过类商标元素生成的类商标图像有效扩充了训练数据的容量、种类，从而提升了商标检索模型对不同商标的理解、识别能力，降低了商标检索中误检的概率，提升了商标检索的准确性。
商标检索模型训练方法装置

[发明专利]图像检索模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111345735.4在审
发明人： 潘阳卉;王语斌;施亮 -专利权人：同盾科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像检索模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理技术领域。该方法包括：针对预设训练数据基于是否相似进行分组，并且在选取目标训练集时保证存在预设比例的相似图像，这样通过分组以及增加难例负样本的数量，能够加强对模型训练中对难例负样本的学习，从而优化误检指标，降低了模型的误检率。之后基于目标训练集的维度建立M个支路的预设图像检索模型，然后进行迭代优化训练并得到目标检索图像模型，一方面可以加快训练速度，缩短训练周期；另一方面在单次迭代中增加了正负样本的数量，降低成本的同时也能够得到更好的训练指标，提高了训练出的图像检索模型的精准度。
图像检索模型训练方法装置电子设备存储介质