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公开(公告)号：CN119538073B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510099896.1
申请日：2025-01-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向深海场景的声呐点云语义理解深度学习网络调制方法，该方法包括：对预训练好的语义理解网络进行特征统计分析，确定不同目标类别的特征向量；并基于SHAP归因分析确定关键特征分量，建立特征解释器；同时，将人类对于深海点云语义理解的先验知识形式化为逻辑表达式，在推理过程中结合特征解释器预分类结果进行目标中间特征的调制修正，以实现更优的语义分类结果。本发明通过数据与知识双驱动实现知识增强深度学习，有助于提高声呐点云语义理解网络在复杂深海环境中的适应性和准确性，优化模型的语义分类结果，避免不合理的幻觉输出。
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公开(公告)号：CN119938597A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510428167.6
申请日：2025-04-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种用于遥感图像预处理的IP核，包含参数配置模块和处理模块，参数配置模块读取用户配置的初始化参数，初始化参数包含用于原始遥感图像的数据读取的读相关信息、用于存储预处理后切片图像的写相关信息和以及指示预处理操作的处理相关信息，处理相关信息包含下采样倍数。处理模块根据读相关信息在内存中读取原始遥感图像的像素数据，得到待处理数据。根据下采样倍数对待处理数据进行下采样得到切片图像的像素数据，根据写相关信息将切片图像的像素数据写回内存。IP核通过用户配置可灵活适配不同尺寸遥感图像，将预处理操作中的下采样操作与切片操作合并执行，只读取一次原始遥感图像，便获取到切片图像，提高了预处理效率。
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公开(公告)号：CN118466864B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410937905.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/06
Abstract: 在本说明书提供一种卫星数据存储方法、装置、介质及设备中，首先确定待存储数据的数据大小，其次根据处理器的读取线程数量，分割待存储数据，得到各第一子数据，并确定各第一子数据与各读取线程的对应关系，通过所述各第一子数据对应的读取线程，将各第一子数据写入处理器缓存，最后响应于缓存中任一完整写入的第一子数据，根据处理器的写入线程数量，分割完整写入的第一子数据，得到各第二子数据，确定各第二子数据与各写入线程的对应关系，并据此对应关系，将各第二子数据写入存储器，通过对待存储数据的多次分割，避免了卫星在存储待存储数据时，出现因处理器内存大小不足导致的读写错误，降低了对处理器缓存的要求。
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公开(公告)号：CN118376980B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410806449.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于子阵列信号增强的多声源定位方法和装置，包括：根据声源定位频率分别设计小孔径子阵列和以小孔径子阵列的参考点组成的大孔径阵列；基于参考点麦克风的声信号计算多个声源在各聚焦点的第一自谱矩阵，并找出第一峰值最大的声源作为当前峰值最大的声源；根据当前峰值最大的声源对各小孔径子阵列的各自参考点进行增强；基于各参考点的增强信号构建虚拟大孔径阵列的复声压向量，并计算当前峰值最大的声源在各聚焦点的第二自谱矩阵后修正当前峰值最大的声源；根据第一自谱矩阵和第二自谱矩阵计算更新后的自谱矩阵后找出其他峰值最大的声源作为当前峰值最大的声源；重复上述过程，实现准确定位经过修正的所有声源。
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公开(公告)号：CN118376980A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410806449.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于子阵列信号增强的多声源定位方法和装置，包括：根据声源定位频率分别设计小孔径子阵列和以小孔径子阵列的参考点组成的大孔径阵列；基于参考点麦克风的声信号计算多个声源在各聚焦点的第一自谱矩阵，并找出第一峰值最大的声源作为当前峰值最大的声源；根据当前峰值最大的声源对各小孔径子阵列的各自参考点进行增强；基于各参考点的增强信号构建虚拟大孔径阵列的复声压向量，并计算当前峰值最大的声源在各聚焦点的第二自谱矩阵后修正当前峰值最大的声源；根据第一自谱矩阵和第二自谱矩阵计算更新后的自谱矩阵后找出其他峰值最大的声源作为当前峰值最大的声源；重复上述过程，实现准确定位经过修正的所有声源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117037836B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311278673.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27 , G10L25/21
Abstract: 基于信号协方差矩阵重构的实时声源分离方法与装置，其方法包括：检测到多个声源信号时，采用指数平滑方法计算混合信号的协方差矩阵；对混合信号的协方差矩阵作特征值分解，利用特征值计算不同频率分量的噪声功率；利用主要特征值向量构成的子空间和理论导向矢量，计算声源的导向矢量；利用混合信号协方差矩阵的特征值向量和特征值，计算混合信号协方差矩阵的逆矩阵；利用混合信号协方差矩阵的逆矩阵和声源的导向矢量，计算每个声源的功率，并按照协方差矩阵的定义重构每个声源的信号协方差矩阵；利用每个声源的信号协方差矩阵和信号的理论导向矢量，计算分离系数矩阵；基于混合声信号向量与分离系数矩阵得到分离后的声源信
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公开(公告)号：CN117037836A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311278673.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27 , G10L25/21
Abstract: 基于信号协方差矩阵重构的实时声源分离方法与装置，其方法包括：检测到多个声源信号时，采用指数平滑方法计算混合信号的协方差矩阵；对混合信号的协方差矩阵作特征值分解，利用特征值计算不同频率分量的噪声功率；利用主要特征值向量构成的子空间和理论导向矢量，计算声源的导向矢量；利用混合信号协方差矩阵的特征值向量和特征值，计算混合信号协方差矩阵的逆矩阵；利用混合信号协方差矩阵的逆矩阵和声源的导向矢量，计算每个声源的功率，并按照协方差矩阵的定义重构每个声源的信号协方差矩阵；利用每个声源的信号协方差矩阵和信号的理论导向矢量，计算分离系数矩阵；基于混合声信号向量与分离系数矩阵得到分离后的声源信号。
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公开(公告)号：CN116846440A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310852044.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 基于奇异值分解计算协方差矩阵的波束成形方法和系统，其方法包括：计算观测信号的协方差矩阵；对观测信号的协方差矩阵作奇异值分解，利用奇异值计算噪声功率；利用左奇异向量矩阵、右奇异向量矩阵和奇异值，计算观测信号协方差矩阵的逆矩阵；利用观测信号协方差矩阵的逆矩阵和干扰信号的理论导向矢量，按照协方差矩阵的定义计算干扰噪声协方差矩阵；利用计算的干扰噪声协方差矩阵，加上球面扩展噪声协方差矩阵和对角加载量，重新计算干扰噪声协方差矩阵；利用重新计算的干扰噪声协方差矩阵和目标信号的理论导向矢量，采用MVDR方法，计算波束成形的滤波系数矩阵；基于传感器阵列接收到的信号向量与滤波系数矩阵得到波束增强的目标信号。
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公开(公告)号：CN118466864A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410937905.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/06
Abstract: 在本说明书提供一种卫星数据存储方法、装置、介质及设备中，首先确定待存储数据的数据大小，其次根据处理器的读取线程数量，分割待存储数据，得到各第一子数据，并确定各第一子数据与各读取线程的对应关系，通过所述各第一子数据对应的读取线程，将各第一子数据写入处理器缓存，最后响应于缓存中任一完整写入的第一子数据，根据处理器的写入线程数量，分割完整写入的第一子数据，得到各第二子数据，确定各第二子数据与各写入线程的对应关系，并据此对应关系，将各第二子数据写入存储器，通过对待存储数据的多次分割，避免了卫星在存储待存储数据时，出现因处理器内存大小不足导致的读写错误，降低了对处理器缓存的要求。
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公开(公告)号：CN117351935A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311444418.7
申请日：2023-11-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G10L13/047 , G10L13/08 , H04L67/06
Abstract: 本申请涉及一种机器人的语音合成方法、装置和机器人系统，其中，该机器人的语音合成方法包括：从语音合成服务器中下载分句集合中当前分句的语音合成结果；其中，分句集合为预先基于预设的分句规则对待合成文本进行分句得到；在播放当前分句的语音合成结果的同时，判断语音合成服务器是否完成分句集合中下一条分句的语音合成，若是，则从语音合成服务器中下载下一条分句的语音合成结果。通过本申请，能够实现语音文本的合成、下载以及播放的并行执行，从而降低了播放之前等待语音文本合成和下载的时长，进而提高了机器人语音播放的效率。
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