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公开(公告)号：CN111583340A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010351019.6
申请日：2020-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明基于卷积神经网络降低单目相机位姿估计误差率的方法，是在单目相机条件下进行算法设计。该方法首先自主设计基于特征点提取与特征点匹配的卷积神经网络算法，从两张图像中提取不易随着光照角度等条件变化消失的点作为特征点，并对特征点使用256位向量进行描述作为特征点描述子。接着使用一个矩阵将特征点与描述子对应存储。之后对两张图像生成的特征点划定区域，依照特征点描述子计算各区域内的特征点之间的距离，将距离最小的特征点进行特征点匹配。特征点匹配精度比基于ORB得到的特征点匹配精度高了14％。然后将最小化得到的匹配对之间的投影误差，实现相机位姿估计。对比基于ORB进行相机位姿估计的绝对误差降低了50％。最后画出相机运行轨迹。
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公开(公告)号：CN111582455A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010390271.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的缓存替换系统及方法，该系统包括中央处理器、分类器以及缓存控制器，分类器由输入产生器和决策器组成；该方法包括步骤：1)将中央处理器的地址发送到输入产生器中，输入产生器计算当前地址的钥匙，并将钥匙发送至决策器中；2)决策器接收钥匙后，采用四种预测器对当前钥匙进行分类，并在各自的小缓存中进行实验，根据命中与否更新各自计数器的数值，选择器通过比较四种预测器的计数器数值，取最高数值所属预测器的结果，作为最后一级缓存的缓存特性，缓存控制器依据缓存特性更新缓存；3)利用缓存特性，中央处理器将缓存特性的影响加入缓存数据块的优先级更新机制中，得到性能更高的缓存替换方法。
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公开(公告)号：CN111582094A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010346203.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明并行选取超参数设计多分支卷积神经网络识别行人的方法，包括步骤：1)初始化多分支卷积神经网络架构；2)自适应的根据具体任务，自动化筛选构建单元，迭代并行添加到各分支，构成精度和运算量可分离的分支卷积神经网络；3)验证评估，保留最高精度下降5％以内的所有模型，选择其中计算量最小的模型为选取结构；4)将最有筛选的多分支卷积神经网络拆分开来，单个分支使用或者两两分支组合作为基准模型，存储在终端设备，离线推理识别行人。本发明中多分支卷积神经网络的各个分支一起，根据具体的行人识别数据集，在每个迭代周期选取超1次参数，生成构建块，这些构建块并行添加到各分支去训练，然后选择出性能优异的超参数保存模型。
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公开(公告)号：CN110430178A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910683114.3
申请日：2019-07-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种用于网络安全系统防护的安全芯片，包括：数据安全部分，提供安全的加解密算法以及交互协议，主要包括加解密算法控制引擎、授权计数器、真随机数生成器、唯一序列号以及安全EEPROM；网络安全部分，包括网络白名单过滤模块和网络数据处理模块，加解密算法控制引擎包含：私钥安全存储，以支持私钥ECDH操作和ECDSA签名认证；主流的国密以及商用密码加解密算法，对数据流进行高速加密与还原，以适应不同场景安全需要；芯片安全管理供能，对芯片上可读写ROM进行管理，允许专用设备写入，允许远程擦除但不允许读取。本发明还提供了一种使用该安全芯片的网络安全系统。本发明可从硬件层面保护敏感数据通信安全，在增加系统安全性的同时，还能极大地提高效率。
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公开(公告)号：CN110348565A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910584313.9
申请日：2019-07-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了卷积-全连接参数置换与全连接神经元补偿的卷积神经网络设计方法，针对调整前的卷积神经网络，在卷积层结构中，增加每层卷积的卷积核大小，减少每层卷积的特征图通道的大小，以压缩全连接层结构中第1层全连接层的输入参数量，增加卷积层结构的参数占比，减少全连接层结构的参数占比；针对调整前的卷积神经网络，在全连接层结构中，增加全连接层的神经元结点的数目，以提取更多的特征信息分析学习，补偿整个卷积神经网络的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222819A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910395256.X
申请日：2019-05-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种用于卷积神经网络加速的多层数据分区域联合计算方法，包括如下步骤：步骤1，将第一全连接层图像划分为若干个第一全连接层区域，反向推导各第一全连接层区域的图像数据所分别对应的输入图像数据，按照反向推导结果将输入图像划分为若干个与第一全连接层区域一一对应的输入图像区域；步骤2，对各输入图像区域依次进行卷积运算直到各自对应的第一全连接层区域，在对后一个输入图像区域进行卷积运算的过程中，对前一个输入图像区域对应的第一全连接层区域的权值数据进行读取和运算。降低了运算时硬件系统所需的带宽及存储量，平衡了卷积神经网络卷积层与全连接层对硬件资源的需求关系。
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公开(公告)号：CN109302357A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810877106.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/933 , H04L12/947 , H04L12/721 , H04L12/729
Abstract: 一种面向深度学习可重构处理器的片上互联结构，包括NoC片上互联网络和多路复用器；NoC片上互联网络由多个相同节点组成，节点由FIFO模块、头地址寄存器、预路由模块、路由选择模块、请求发生器、仲裁器和交叉开关组成；多路复用器由地址解析器和多路选择器组成；FIFO模块由预取FIFO模块和预留FIFO模块组成；预取FIFO模块与头地址寄存器、请求发生器和交叉开关相连；预留FIFO模块与路由选择模块、仲裁器和交叉开关相连；预路由模块与头地址寄存器、仲裁器和路由选择模块相连；仲裁器与预路由模块、路由选择模块、请求发生器、交叉开关和FIFO模块相连。本发明片上互连网络结构，能够实现数据在运算单元之间的高效传递，减小数据传输延时，降低功耗代价。
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公开(公告)号：CN206167492U
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201620895272.7
申请日：2016-08-17
Applicant: 西安交通大学第一附属医院
IPC: A61M3/02
Abstract: 本实用新型公开了一种多功能灌肠装置，包括针筒、活塞推杆、刻度表、吸痰管、灌肠孔、第一流量调节器、三通接头、第一送药管、第二流量调节器、第二送药管、第三流量调节器、第一药水袋、第二药水袋，该多功能灌肠装置，结构巧妙，功能强大，安全可靠，不仅能够使医护人员精确控制注入患者体内的药物计量，还能够极大降低患者治疗时出现的疼痛感，提高了患者治疗的舒适度，且医护人员可根据患者具体病情，通过简单操作，使药物配比成分达到患者所需治疗标准，从而实现对患者有效的治疗。
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公开(公告)号：CN212214061U
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202020385181.5
申请日：2020-03-24
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
Abstract: 本实用新型公开了带有电动翻身功能的护理床，包括板体，所述板体的左侧固定连接有挡板，所述板体的顶部固定连接有保护垫，所述板体与保护垫顶部的左侧均开设有通孔，所述通孔的内壁活动连接有防护套，所述板体底部的左侧固定连接有固定框，所述固定框内壁的两侧均开设有滑槽，所述滑槽的内壁活动连接有滑杆，所述滑杆相对的一侧固定连接有收集框，所述保护垫顶部的前后两侧均固定连接有护栏，所述板体与保护垫顶部右侧的前后两侧均开设有活动腔。本实用具备便于使用的优点，解决了现有的护理床不便于使用，医护人员需要手动对患者进行翻身，不能够电动对患者进行翻身，患者在使用坐便口时，容易污染坐便口的问题。
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公开(公告)号：CN210963265U
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201921501874.X
申请日：2019-09-10
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: A61M1/00
Abstract: 本实用新型公开了一种可控式胸腔引流装置，包括容器本体，所述容器本体中设有独立的收集腔与水封腔，所述收集腔包括第一腔室和第二腔室，所述第一腔室侧部上部开口，所述开口接通第二腔室，所述容器本体上设有引流管接口，所述引流管接口连通第一腔室，所述容器本体中设有虹吸管，所述虹吸管首端连通收第一腔室上部，且虹吸管首端位置位于所述开口上方，所述虹吸管末端伸入至水封腔下端，所述水封腔上端设有吸引器接头，以期望解决引流瓶的水位高度变化较大，水封瓶中液面越来越高，引流所需压力逐渐增加，引流速度不稳定，不易于控制的问题。
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