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[发明专利]接枝共聚物、可固化树脂组合物和粘合剂组合物-CN202280013576.4在审
发明人：朴晟银;柳基现;郑敏娥;韩尚训 -专利权人：株式会社LG化学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： C08F279/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种接枝共聚物、并且涉及一种核‑壳型接枝共聚物，一种包含该接枝共聚物的可固化树脂组合物和一种粘合剂组合物，该核‑壳型接枝共聚物包括包含橡胶状聚合物的核；和通过将接枝单体接枝聚合到该橡胶状聚合物上而形成的壳，其中，该橡胶状聚合物包含共轭二烯类单体单元，该接枝共聚物包含75重量％至83重量％的核，并且壳的厚度是3nm至25nm。
接枝共聚物固化树脂组合粘合剂

[发明专利]接枝共聚物组合物、包含其的可固化树脂组合物及制备它们的方法-CN202280009660.9在审
发明人： 郑敏娥;柳基现;韩尚训;金容均 -专利权人：株式会社LG化学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： C08L63/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种接枝共聚物，并且具体地，涉及一种接枝共聚物组合物、包含所述接枝共聚物组合物的可固化树脂组合物、以及制备所述组合物的方法，其中，所述接枝共聚物组合物在如环氧树脂的可固化树脂中具有优异的粉末分散性，因此可以以粉末形式作为冲击改性剂使用。
接枝共聚物组合包含固化树脂制备它们方法

[发明专利]接枝共聚物、包含其的可固化树脂组合物及它们的制备方法-CN202280007851.1在审
发明人： 郑敏娥;柳基现;韩尚训;李惠琳 -专利权人：株式会社LG化学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： C08F236/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种接枝共聚物，并且涉及一种核‑壳型接枝共聚物、包括其的可固化树脂组合物和制备它们的方法，所述核‑壳型接枝共聚物包括：包含橡胶状聚合物的核；和通过将接枝单体接枝聚合到所述橡胶状聚合物上而形成的壳，其中，所述接枝共聚物包含72重量％至83重量％的核，所述核的平均粒径为250nm以上，所述壳的重均分子量为40,000g/mol以下。
接枝共聚物包含固化树脂组合它们制备方法

[发明专利]面向误标注与不平衡样本的雷达目标识别方法及装置-CN202211530173.5在审
发明人：胡亮;王镜宇;郑敏娥;陶原野;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了面向误标注与不平衡样本的雷达目标识别方法及装置，方法包括：将雷达采集的目标数据进行预处理，得到全部的训练数据，并划分为训练集和测试集；构建分类模型，用训练集进行初次训练，确定最佳迭代次数，损失函数；再重新训练构建的分类模型，设定迭代次数，通过某一类样本计算每一条该类样本的损失函数均值，并将错误标注的样本剔除；再将初次训练分类模型的损失函数进行修改，利用剔除后的训练数据进行再次训练；利用再次训练好的分类模型，对雷达目标进行实时识别。本发明通过辨别和剔除雷达的误标注样本，消除了错误标注对识别任务造成的巨大负面影响；通过处理不平衡样本，提升了对雷达目标的识别效果。
面向标注不平衡样本雷达目标识别方法装置

[发明专利]基于多分辨率知识提取的精细产品图像异常检测方法-CN202211557254.4在审
发明人： 郑敏娥;胡亮;陶原野;王镜宇 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多分辨率知识提取的精细产品图像异常检测方法，通过采集工业产品的表面图像数据，提取目标图像；然后对目标图像执行对齐切分操作，将结构相似的小块归为一类。根据知识蒸馏的思想，采用多分辨率知识提取的方式，针对不同类别，分别训练teacher‑student网络，并对这些模型进行集成，得到最终的无监督异常检测模型；基于训练好的无监督异常检测模型，对待检产品图像进行异常的检测与定位。本发明仅需要少量正常图像样本就可以训练无监督模型；针对产品的不同结构部位分别训练模型再集成，复杂结构处的小缺陷也能很好的检测出来；最后，与其他工作比，该方法计算成本低且训练过程稳定。
基于分辨率知识提取精细产品图像异常检测方法

[发明专利]一种基于人工智能的雷达数据自主识别方法及装置-CN202211405708.6在审
发明人：胡亮;王镜宇;陶原野;郑敏娥;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的雷达数据自主识别方法及装置，包括以下步骤：步骤a：离线训练：对雷达采集的历史数据进行预处理，构建训练集；设计分类模型，使用所述训练集训练所述分类模型；步骤b：在线推理：使用所述分类模型，实时识别雷达当前检测到的目标的类型；步骤c：持续学习；通过人工反馈，使用持续学习算法不断更新步骤a得到的分类模型，并将更新后的模型用于在线推理。本发明提供的基于人工智能的雷达数据自主识别方法及装置通过在现有雷达数据基础上采用深度学习、持续学习等人工智能手段，实现对目标进行快速、精准、可进化的识别。
一种基于人工智能雷达数据自主识别方法装置

[发明专利]实时航迹起始和航迹分类的检测方法及检测装置-CN202211391820.9在审
发明人：陶原野;胡亮;郑敏娥;王镜宇 -专利权人：四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时航迹起始和航迹分类的检测方法，包括：输入N个连续时间步长的连续波雷达回波点迹数据，合并后进行预处理；把预处理后的数据输入到稀疏神经网络初步预测出候选航迹和对应目标类别；对候选航迹首先进行真实航迹匹配然后进行运动学过滤，剔除不符合过滤规则的航迹；把过滤后的候选航迹分别输入空间特征提取网络提取空间特征，输入时序特征提取网络提取时序特征；把上一步得到的空间特征和时间特征合并以后，使用transformer进行分类；对输出结果进行后处理以后，输出最终的分类结果和对应的航迹；本发明还公开了一种实时航迹起始和航迹分类的检测装置；本发明能高效准确的检测出目标的航迹和类别。
实时航迹起始分类检测方法装置

[发明专利]基于雷达数据的无人机无监督识别方法及装置-CN202211377305.5在审
发明人：胡亮;王镜宇;陶原野;郑敏娥;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了基于雷达数据的无人机无监督识别方法，包括：用雷达采集目标航迹数据，并进行预处理切分出子序列；利用统计量提取子序列的特征；将同一条航迹的子序列划分为同一子类，使用聚类算法将子类提取的特征聚合成两大类，一个类为无人机类，另一个类为非无人机类；基于得到的两大类，训练分类算法，再根据分类算法识别输入的待判断航迹数据是无人机或者是非无人机。本发明基于雷达采集的目标航迹数据，实现了无人机目标和非无人机目标的分类识别，无需任何数据标注工作，从而提出了一种新的识别方式，并提升了无人机识别的效率。
基于雷达数据无人机监督识别方法装置

[发明专利]一种基于多层级transformer的点云物体检测方法和装置-CN202111517718.4在审
发明人：陶原野;胡亮;张聃;郑敏娥 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层级transformer的点云物体检测方法，方法包括如下步骤：对输入的点云数据进行预处理；使用骨干网络对预处理后的点云数据提取点特征；把骨干网络得到的数据点坐标和每个点的特征向量作为输入，使用初步预测模块得到初步预测结果；把初步预测模块得到的结果和骨干网络得到的结果作为输入，使用多层级transformer得到每层的预测结果；把得到所有层的预测结果进行集成，形成3D点云物体检测模型，并根据该模型得到最终的预测结果。本发明不需要人工制定规则，能够自动化的检测出场景内物体。不使用辅助信息，也不受光照等条件的限制，使该方法有更多的应用场景。使用多层级transformer提高检测精度，而训练速度和推理速度也很高效。
一种基于多层 transformer 物体检测方法装置

[发明专利]一种基于嵌入特征向量的产品图像异常检测方法及装置-CN202111492254.6在审
发明人： 郑敏娥;胡亮;陶原野;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于嵌入特征向量的产品图像异常检测方法及装置，首先基于嵌入向量相似性，训练无监督的异常检测模型；然后训练基于编解码的后处理模型，对无监督模型计算的异常得分图做进一步的特征提取以突出异常点；训练完成后对待检产品图像进行异常检测。仅需要少量正常图像样本就可以训练无监督模型，采用嵌入向量相似度的方法，避免了重构误差过大的问题，能够比较精准地实现异常定位；此外，仅需要少量异常标注图像样本就可以继续训练后处理模型，进一步优化异常检测与定位的精确性；适用性很强，用户可以根据需求自行调整。
一种基于嵌入特征向量产品图像异常检测方法装置

[发明专利]一种基于无监督特征组合的产品图像缺陷检测方法及装置-CN202111307737.4在审
发明人：胡亮;张聃;郑敏娥;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督特征组合的产品图像缺陷检测方法及装置，该方法包括收集少量无缺陷产品图像作为训练样本，并将图像划分为大小相等的小块；把每张图像分成两部分，一部分是图像小块，一部分是将对应图像小块部分遮盖后得到的遮盖图像；利用图像小块与遮盖图像训练记忆网络与图像修复网络，所述记忆网络和图像修复网络的特征进行组合，并且共享解码器；使用经过练得到的记忆网络与图像修复网络对待检产品图像进行缺陷检测。本发明使用记忆网络提取图像小块的整体结构信息，同时使用图像修复网络提取相邻图像小块的局部领域信息，并最终融合了整体信息与局部信息，所以能重构出复杂图像的细节，检测精度高而误检率极低。
一种基于监督特征组合产品图像缺陷检测方法装置

[发明专利]一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置-CN202111110784.X在审
发明人：胡亮;张聃;郑敏娥;陶原野;刘孟红;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置，该方法首先进行雷达数据预处理；然后利用深度神经网络提取处理后数据的特征，接着分别使用有监督学习与无监督学习执行二分类与异常检测；最后根据二分类与异常检测结果判断是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮物。该方法解决了低空飘浮物的识别问题，适用范围极广，泛化能力强，运算量少，成本更低，且识别准确率更高。
一种低空目标雷达自动识别方法装置

[发明专利]基于降噪模型的FMCW雷达信号降噪系统及方法-CN202111127976.1在审
发明人：陶原野;胡亮;张聃;郑敏娥 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明涉及雷达信号降噪技术，其公开了一种基于降噪模型的FMCW雷达信号降噪系统及方法，直接对原始的时域信号进行降噪，以提高雷达探测距离和探测精度。该系统包括：时域信号预处理模块，用于对FMCW雷达信号时域数据进行预处理；编码器模块，用于对经过预处理的FMCW雷达信号时域数据进行编码，获得特征空间上的特征向量；分离器模块，用于计算编码获得的特征空间上的特征向量的掩码；解码器模块，用于根据特征空间上的特征向量和掩码来生成降噪后的时域信号。
基于模型 fmcw 雷达信号系统方法

[发明专利]基于退化模型的超分辨率图像重建方法及系统-CN202110886250.X在审
发明人： 郑敏娥;胡亮;张聃;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于退化模型的超分辨率图像重建方法及系统，旨在解决现有的超分辨率图像重建方法在实际应用时存在效果不佳的问题，主要包括：采集真实的图像数据，构成源数据集，并从源数据集中随机抽取部分图像数据进行清洗得到高分辨率图像数据集；基于源数据集估计模糊核并提取噪声块，分别搭建模糊核收集池和噪声收集池；基于采用插值的降采样方法的广义退化模型，将高分辨率图像数据集中的高分辨率图像退化成低分辨率图像，构造有监督的SR样本；训练基于深度残差网络的图像超分模型，基于图像超分模型获得超分辨率图像。本发明提高了超分效果，特别适用于盲超分场景。
基于退化模型分辨率图像重建方法系统

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