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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京宇航系統(tǒng)工程研究所申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114118361B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111271943.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法是由耿勝男;王鋒;楊華;藍(lán)鯤;夏國江;馮敏潔;張金剛;萬端華;畢顯婷;孫雪峰;梁晨光;李亞群;俞達(dá);郝現(xiàn)偉;王洪礫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法在說明書摘要公布了：一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法，屬于航天測(cè)控技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括如下步驟：構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為二維矩陣；制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；將訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署至運(yùn)載火箭智能輔助自主態(tài)勢(shì)評(píng)估決策系統(tǒng)，在運(yùn)載火箭飛行時(shí)，運(yùn)載火箭智能輔助自主態(tài)勢(shì)評(píng)估決策系統(tǒng)實(shí)時(shí)敏感運(yùn)載火箭各部段傳感器采集參數(shù)，并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，檢測(cè)識(shí)別當(dāng)前運(yùn)載火箭參數(shù)的異常狀態(tài)，并錨定其參數(shù)位置。解決了航天飛行態(tài)勢(shì)評(píng)估檢測(cè)問題，特別是針對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)行過程中關(guān)鍵參數(shù)突發(fā)異常的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)參數(shù)錨定的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法，其特征在于，包括如下步驟：構(gòu)建態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為二維矩陣；制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)集對(duì)態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將訓(xùn)練好的態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署至運(yùn)載火箭智能輔助自主態(tài)勢(shì)評(píng)估決策系統(tǒng)，在運(yùn)載火箭飛行時(shí)，運(yùn)載火箭智能輔助自主態(tài)勢(shì)評(píng)估決策系統(tǒng)實(shí)時(shí)敏感運(yùn)載火箭各部段傳感器采集參數(shù)，并輸入到態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，檢測(cè)識(shí)別當(dāng)前運(yùn)載火箭參數(shù)的異常狀態(tài)，并錨定其參數(shù)位置；所述態(tài)勢(shì)評(píng)估深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、錨定區(qū)域生成模塊、錨定區(qū)域池化模塊、錨定回歸及分類檢測(cè)模塊；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用以實(shí)現(xiàn)在二維特征空間下獲取參數(shù)特征，包括5～13個(gè)卷積層，5～13個(gè)relu層，2～8個(gè)池化層；錨定區(qū)域生成模塊用以實(shí)現(xiàn)針對(duì)參數(shù)特征的候選錨定區(qū)域生成，采用卷積核矩陣進(jìn)行窗口滑動(dòng)，并適配錨定區(qū)域；錨定區(qū)域池化模塊用以實(shí)現(xiàn)參數(shù)特征的數(shù)量固定，包括錨定區(qū)域映射、錨定區(qū)域劃分、區(qū)域最大池化；錨定回歸及分類檢測(cè)模塊用以實(shí)現(xiàn)異常參數(shù)位置定位和參數(shù)健康狀態(tài)分類，錨定位置偏移計(jì)算對(duì)目標(biāo)框左上角和右下角坐標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)回歸計(jì)算，并通過正、負(fù)標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常正常參數(shù)的前、背景數(shù)據(jù)分類判別。

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