专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]人机交互筛选识别机载目标图像的方法-CN201910245235.X有效
  • 赖作镁 - 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
  • 2019-03-28 - 2023-05-23 - G06F16/58
  • 本发明公开的一种人机交互筛选识别机载目标图像的方法,旨在提出一种计算量小,识别准确率高的识别机载目标图像的方法。本发明通过下述技术方案予以实现:首先对飞机目标识别的经验、知识进行整理并形成飞机特征的图像识别数据库;基于指纹特征的比对识别,依次进行飞机上特殊文字、特殊图案的人机交互比对识别的指纹特征,并对飞机上可视特征、几何特征的人机交互筛选识别;在基于指纹特征的比对识别与基于可视特征及几何特征的筛选识别之间,判断比对识别和筛选识别是否成功,如果成功,直接输出识别结果,否则,通过样片相似度算法进行飞机样片与图像识别数据库样片的相似度比对识别,根据相似程度辅助完成目标识别。
  • 人机交互筛选识别机载目标图像方法
  • [发明专利]飞机目标的红外拉偏仿真方法-CN201910390253.7有效
  • 张凯;杨尧;李少毅;刘昊 - 西北工业大学
  • 2019-05-10 - 2022-02-01 - G06F30/15
  • 本发明公开了飞机目标的红外拉偏仿真方法,涉及飞行器仿真技术领域,包括整体拉偏仿真和部分拉偏仿真,整体拉偏仿真中首先对飞机进行三维红外建模,然后根据亮度场对三维红外模型进行划分,得到配置文件,利用配置文件中的数据进行整体拉偏仿真,部分拉偏仿真中首先将飞机的各部件按照特性划分,建立每个部件的分布函数,对每个部件的辐射分布和强度乘以拉偏系数进行部分拉偏仿真。本发明的飞机目标的红外拉偏仿真方法能够对飞机目标进行整体拉偏仿真或者部分拉偏仿真,使仿真图像能够更加接近真实场景。
  • 飞机目标红外仿真方法
  • [发明专利]飞机悬停系统和方法-CN201180033122.5有效
  • 杰拉尔德·J·布洛克 - 山德尔埃维翁尼克斯有限公司
  • 2011-07-05 - 2013-05-15 - B64D45/00
  • 一种用于使得飞机能够悬停在由GPS位置坐标表示的目标空间位置处的飞机悬停系统。该悬停系统包括:呈现画面的显示屏,所述画面包括在气载飞机下方的地形的实况视频资料;叠加在视频资料上的第一标记,第一标记表示飞机相对于地形的当前位置;以及围绕第一标记的周界,地形在周界之内的部分相比于地形在周界之外的部分实质上被放大该悬停系统被配置成使得随着飞机靠近目标空间位置,在显示屏上第一标记和第二标记之间的距离逐渐减小,直到最终第一标记和第二标记重合;第二标记表示目标空间位置。
  • 飞机悬停系统方法
  • [发明专利]一种大型飞机垂直速度自动控制方法-CN202111108211.3在审
  • 张贺;张伟;刘龙 - 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所
  • 2021-09-22 - 2021-12-28 - G05D1/06
  • 本申请属于航空技术领域,特别涉及一种大型飞机垂直速度自动控制方法。包括:步骤一、获取目标垂直速度以及实际垂直速度,计算出法向过载控制量;步骤二、获取滚转角以及滚转角速率,计算出飞机做滚转机动情况下的法向过载补偿量;步骤三、将法向过载控制量与法向过载补偿量进行叠加,得到法向过载增量控制指令,并根据法向过载增量控制指令,实现飞机的垂直速度自动控制。本申请通过控制飞机的垂直速度差,并且针对飞机的滚转机动,做了相应的法向过载补偿,能够保证飞机的在垂直速度模态下准确跟踪上目标垂直速度,且在进行滚转机动时能够稳定的按照目标垂直速度上升和下降,并保证飞机飞行过程中法向过载较小
  • 一种大型飞机垂直速度自动控制方法
  • [发明专利]基于上下文关联的全卷积网络飞机层级检测方法-CN201910357321.X有效
  • 姜志国;张浩鹏;蔡博文;赵丹培;谢凤英 - 北京航空航天大学
  • 2019-04-29 - 2021-03-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于上下文关联的全卷积网络飞机层级检测方法,包括以下步骤:将原始高分辨率遥感图像降采样得到低分辨率的遥感图像;利用低分辨率的遥感图像和原始高分辨率遥感图像分别训练粗检测网络和精检测网络;利用粗检测网络和精检测网络输出结果间的对应关系训练精度增益预测网络;基于粗检测网络、精检测网络和精度增益预测网络的输出结果训练精检测决策网络,生成精检测区域;利用精检测网络确定精检测区域中的飞机目标,并更新粗检测网络中的输出结果,得到飞机目标检测结果。本发明能够在大幅宽遥感图像中快速检测出典型的飞机目标,并且减少飞机间紧邻关系导致的漏检,对于大幅宽遥感图像中的飞机检测具有巨大的实用价值。
  • 基于上下文关联卷积网络飞机层级检测方法

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