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[发明专利]一种基于数据聚类算法的海量AIS定位数据索引生成方法-CN202310906149.5在审
发明人：裴新宇;陈金勇;王士成;朱进;楚博策;郭琦;刘敬一;姚晨;魏昊坤 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据聚类算法的海量AIS定位数据索引生成方法，属于智慧海洋应用技术领域，依据用户索引数量、数据改变量、线索引构建时形态相似性和覆盖区域相似性等要求，采用Kmeans聚类算法寻找不同AIS数据中潜在聚簇，以簇为核心构建数据索引标签，并梳理出了一套索引随数据输入更新方法。该方法可以很好的规避AIS轨迹片段过长引发的难以依据时空属性构建时空索引的问题，同时此类方法所构建的空间索引表征的数据在时空属性上有极高的相似性，非常适合地理大数据分析、地理模式识别、数据挖掘等算法运行时使用。
一种基于数据算法海量 ais 定位索引生成方法

[发明专利]一种基于深度学习的阵列雷达多回波信号目标检测方法-CN202310073357.1有效
发明人：朱进;耿虎军;楚博策;刘宇;王梅瑞;郭琦;刘敬一;孟楠;张文宝;高晓倩;裴新宇;韩长兴 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于雷达目标探测应用技术领域，公开了一种基于深度学习的阵列雷达多回波信号目标检测方法，首先构建阵列雷达多目标探测多信噪比数据集并提取频域特征矩阵集，随后设计一种阵列雷达信号融合神经网络，其中密集卷积核群可以学习阵列雷达多信号间频域特征之间的相位偏移特性，实现多信号间的纠正和融合，并采用多卷积核融合提取网络和全连接分类网络，提取叠加增强后信号中目标特征并进行分类。通过采用频域特征矩阵集训练阵列雷达信号融合神经网络得到训练完毕的网络模型。对待检测阵列雷达探测信号进行频域特征矩阵提取并通过网络模型进行目标检测，判断待检测阵列雷达探测信号中是否存在目标，完成目标检测，提高了目标检测精度。
一种基于深度学习阵列雷达回波信号目标检测方法

[发明专利]动态下发布局的列表渲染方法、装置及计算机存储介质-CN202310960201.5在审
发明人：孙文韬;丁汉飞;范世强;王楠;刘敬一 -专利权人：企查查科技股份有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本发明提供一种动态下发布局的列表渲染方法、装置及计算机存储介质，所述方法通过利用运行时动态生成新类，使得渲染过程中能有效利用系统的视图缓存池，避免在渲染过程中反复删除重建子视图，大幅提高动态列表渲染效率，实现动态下发布局的优化，从而使得应用可以更加灵活多样地展示不同样式的数据。
动态下发布局列表渲染方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种船舶轨迹的长时序预测方法-CN202210232770.3有效
发明人： 刘敬一;姚晨;陈金勇;高晓倩;孟楠 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明提供一种船舶轨迹的长时序预测方法。该方法首先对航迹数据进行预处理；然后，使用K‑means算法对航迹数据进行轨迹聚类，得到船舶运动行为模式集合；其次，基于船舶运动行为模式相似性匹配构建训练与测试样本，搭建改进pix2pix网络模型并进行迭代训练；最后，将需要预测的船舶轨迹以及其匹配轨迹信息输入上述训练好的网络中，得到船舶轨迹长时序预测结果。本发明可有效解决船舶轨迹在长时序预测中存在的误差积累及效率较低等问题，有效实现船舶轨迹长时序、高精度、高效率的预测。
一种船舶轨迹时序预测方法

[发明专利]一种无人机群发机构-CN202110481108.7有效
发明人：庞欢;王道成;刘敬一;石东阳 -专利权人：长安大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B64F1/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机群发机构，包括电机，作为动力源，为机构运行提供动力，所述电机的电机输出轴连接减速系统；减速系统，用于对输入的动力进行减速增矩并带动发射机构工作，所述减速系统通过第一锥形齿轮与传动组件相连；发射机构，用于发射无人机；输送机构，用于将无人机输送到所述发射机构内；传动组件，用于将动力传递至输送机构；所述电机、发射机构和传动组件均安装在所述输送机构的载盘上。该无人机群发机构，采用机械式集群发射系统，与常见的单次发射技术相比，本发明可以实现折叠翼无人机高频率、快速、自动发射，与一般的火药作动式集群发射技术相比，本发明对无人机冲击小，损伤轻，有利于无人机的回收使用。
一种无人机群发机构

[发明专利]一种移动目标行为模式轨迹模拟仿真方法-CN202310600163.2在审
发明人：唐建波;彭举;刘敬一;邓敏;陈金勇;朱进;胡致远;夏何炎;王军杰 -专利权人：中南大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种移动目标行为模式轨迹模拟仿真方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取目标区域内的地理信息数据；基于地理信息数据生成地理场景环境地图；设置移动目标运动行为模式的类型并据此设置模拟轨迹数据的基本参数；设置移动目标指定运动行为模式特征并据此设置轨迹生成规则约束；基于基本参数和轨迹生成规则约束采用A*算法模拟生成不同移动目标行为模式对应的初始模拟轨迹数据；对初始模拟轨迹数据添加轨迹采样的位置噪声和时间噪声；得到在地理场景环境地图内移动目标运动行为模式对应的多条目标模拟轨迹数据并将其进行可视化与存储。通过本公开的方案，提高了轨迹数据仿真的适应性和自动性。
一种移动目标行为模式轨迹模拟仿真方法

[发明专利]一种基于双向风格迁移的光学和SAR影像自动配准方法-CN202310359767.2在审
发明人：楚博策;陈杰;陈金勇;朱进;曾虹程;郭琦;王梅瑞;刘敬一;孟楠;高晓倩 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向风格迁移的光学和SAR影像自动配准方法，属于遥感影像智能处理技术领域。本发明首先通过CycleGAN风格迁移网络将光学和SAR影像转化为伪SAR和伪光学影像，实现异源影像的同质化，随后采用SIFT分别对光学和SAR影像和转化后伪SAR和伪光学影像分别提取特征点集合，得到待配准光学影像的特征点集合和待配准SAR影像的特征点集合，接着提取光学混合描述子和SAR混合描述子，计算混合描述子近似度，对特征点集合进行筛选，最后通过RANSAC外点滤除获取匹配特征点对，完成光学与SAR的配准。本发明可实现光学和SAR影像的自动化配准。
一种基于双向风格迁移光学 sar 影像自动方法

[发明专利]基于单个端口测试报文上CPU速率的方法及应用-CN202111425404.1在审
发明人：万欢;刘敬一;马佳彪;郭晓董 -专利权人：苏州盛科科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L43/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单个端口测试报文上CPU速率的方法及应用，该方法包括以下步骤：所述方法包括：将报文转发控制标志位设置为第一值，其中，当所述报文转发控制标志位设置为第一值时，所述报文经CPU处理后返回至所述芯片的入端口并从所述入端口转发；以及从芯片的任意入端口发送报文至CPU，并根据所述入端口出方向的报文流量，测试报文上CPU的速率。该方法能够通过配置标志位控制报文的转发行为，根据实际情况选择报文的发送端口；还能够只用一个端口即可测试报文上CPU的速率进而可以了解CPU的负荷，不仅可以节省转发设备的端口，还可以节省测试仪的端口资源，在用户不了解报文转发行为或其余硬件辅助设备不充裕的情况下也可以测试报文上CPU的速率。
基于单个端口测试报文 cpu 速率方法应用

[发明专利]一种船舶轨迹去纠缠方法-CN202210241288.6有效
发明人： 刘敬一;高晓倩;郭琦;裴新宇 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G08G3/00 文献下载
摘要：本发明涉及船舶轨迹信息处理领域中一种船舶轨迹去纠缠方法，包括：接收到对目标船舶轨迹进行去纠缠的请求时，获取目标船舶的AIS点位数据集合，按照时间顺序整理得到船舶轨迹；提取目标船舶轨迹中时间间隔大于整条轨迹平均采样间隔的船舶轨迹点作为分割点；以目标船舶轨迹的起始点、分割点、结束点为界限，划分得到目标船舶子轨迹集合；基于船舶实时船速，剔除每条目标船舶子轨迹中具有空间位置不合理的船舶轨迹纠缠点；基于船舶实时航向，剔除每条目标船舶子轨迹中具有转向角度不合理表现的船舶轨迹纠缠点；最后按照时间顺序将处理后目标船舶子轨迹进行连接。本发明在保障完整船舶运动行为特征的基础上，高效实现船舶轨迹纠缠点的有效、精准剔除。
一种船舶轨迹纠缠方法

[发明专利]一种基于可解释机制的交互式增量化情报分析系统-CN202210924147.4有效
发明人： 刘敬一;陈金勇;郭琦;孟楠;姚晨;朱进;楚博策 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可解释机制的交互式增量化情报分析系统，属于情报数据分析服务领域，该系统包括深度神经网络学习器、模型解释器、人机交互器、样本增强生成器、增量学习器和零小样本处置器，其中，多源情报数据输入深度神经网络学习器进行训练；先后通过模型解释器、人机交互器、样本增强生成器和增量学习器，实现足量样本情况下的情报分析透明化、可交互化、增量化地提升；并通过模型解释器、人机交互器以及零小样本处置器实现情报数据分析中新情况、新事件的零小样本学习与分析处理。本发明可有效克服基于深度神经网络等“黑盒”模型技术的传统情报分析处理机制盲目甚至无效学习的瓶颈问题。
一种基于可解释机制交互式增量情报分析系统

[发明专利]一种基于模型解释结果的零样本识别方法-CN202210924151.0有效
发明人：姚晨;孟楠;刘敬一;陈金勇 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明属于零样本识别领域，提供一种基于模型解释结果的零样本学习方法，方法首先对已经完成训练网络的前向传播过程进行分析，结合语义得到对各类属性敏感的神经元位置编码向量。之后利用专家知识获取零样本所具有的属性，通过对位置编码向量进行处理从而获得零样本所对应的位置编码向量。当新的类别输入到网络中后，将其位置编码向量同专家知识转化的位置编码向量进行判断。此方法相较于从大量数据与小样本数据中提取特征再生成小样本类数据的传统方法，结合了指挥决策人员的专家知识，避免了盲目甚至无效学习，同时利用了深度神经网络中可解释的隐语义部分内容，最终不仅网络可解释性更强，网络输出也更快，结果也更准确。
一种基于模型解释结果样本识别方法

[发明专利]一种基于任务认知的深度学习模型解释方法-CN202210924148.9有效
发明人：孟楠;姚晨;刘敬一;陈金勇;朱进;郭琦 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于任务认知的深度学习模型解释方法，属于人工智能中的模型可解释领域，针对图像、文本、点位等多源情报数据，基于情报分析人员对各类情报分析任务的认知，抽取其中影响任务结果的关键要素内涵，并构建任务要素扰动数据集合；随后建立一致性损失及扰动相似性度量，对深度学习模型进行重新训练，得到数据和各类情报分析任务涉及到的深度学习模型决策结果的关联映射关系；最后基于图谱化组织方法，将关联映射关系直观表达展示。
一种基于任务认知深度学习模型解释方法

[发明专利]一种面向深度学习模型的隐语义解释方法-CN202210924149.3有效
发明人：孟楠;刘敬一;姚晨;陈金勇;朱进;郭琦 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明属于深度学习可解释性领域，特别涉及一种面向深度学习模型的隐语义解释方法。本发明通过解析描述目标任务领域中的多源数据，抽取其中蕴含的人类认知语义，实现多源数据的语义构建。在领域相关知识的基础上，进行典型任务数据的语义标签构建，并在此基础上对深度学习模型内部神经元进行语义解释，即模型的隐语义解释，完成“黑盒”模型的理解，提高模型结果的可信度，同时提升人对可解释结果的直观认知。
一种面向深度学习模型隐语解释方法

[发明专利]一种高质量样本增强扩充方法-CN202210924143.6在审
发明人： 刘敬一;陈金勇;孟楠;姚晨;朱进;郭琦 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据增强领域，公开了一种高质量样本增强扩充方法。通过样本数据生成和标签增强处理，从数据和标签两个角度提高样本生成数量和质量，最终实现样本在逼近真实数据基础上的多样化扩充以及可用性提升。本发明实现了以数据生成与标签增强构成的层次化处理流程下的样本高质量增强扩充，可在保证样本数据增量生成的前提下的高质量性和可用性，有效克服现有技术方法存在的对真实样本状态逼近性差、对标签数据的利用率低的问题，能够更好地辅助在小样本情况下深度神经网络等数据驱动模型的训练。
一种质量样本增强扩充方法

[发明专利]一种基于数据回放的情报分析增量学习方法-CN202210924144.0在审
发明人：姚晨;刘敬一;孟楠;陈金勇 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于数据回放的情报分析增量学习方法，属于情报分析领域。本发明面向提升深度学习模型对因事态发展而不断得到的新情报进行高效学习、避免模型因为学习了新的情报而导致遗忘历史情报信息的需求，针对现有增量学习方法无法做到与专家知识进行有效融合的不足，研究基于改进生成对抗网络的数据生成技术，突破了数据生成的多样性与真实性瓶颈，为增量学习提供高质量的数据样本。本发明研究深度学习网络的增量学习方法，重点突破目标复杂的动态变化实时数据，通过基于数据回放的增量学习等方法将出现的实时数据信息及时更新到深度网络模型中，达到为情报研判人员进行决策提供支持效果。
一种基于数据回放情报分析增量学习方法

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