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公开(公告)号：CN119476369A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411477096.0
申请日：2024-10-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/063 , G06F15/78
Abstract: 本发明提供了一种事件型并行的在线学习神经形态计算方法及系统，其中方法包括构建框架步骤、样本学习步骤、稀疏计算步骤以及并行计算步骤；系统包括计算核心、Mesh‑Tree混合的片上路由通信网络、配置与监控模块、全局控制模块以及Argmax决策模块。本发明的稀疏计算步骤(事件驱动型)、并行计算步骤，解决了大规模神经形态硬件实现在线学习时存在的低效率问题，同时本发明的基于神经调制的在线学习框架和样本学习步骤，缓解了当前定制在线学习处理器的兼容问题和大量内存消耗问题；本发明的计算系统高效实现了本发明的计算方法，同时基于可配置数据路径的计算引擎架构和灵活NoC通信，提升了支持在线学习的神经形态处理器的兼容性、可扩展性以及学习性能。
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公开(公告)号：CN118447267A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310092092.X
申请日：2023-02-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F16/535
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉融合的单点图像定位方法及系统，包括：步骤S1：生成地图图片特征库；步骤S2：对光照程度小于预设标准的原始的图像使用基于LatLRR的方法进行融合增强，重建融合图像；步骤S3：输入重建的融合图像或光照程度大于预设标准的图像获取全局特征向量，与地图图片特征库中的图像进行匹配检索；步骤S4：通过计算并比较待匹配图像与地图图片特征库图像特征向量的相似度完成图像的匹配和定位。本发明使用LatLRR算法来对光照不足场景下拍摄的视觉图像进行融合增强，使其含有更加丰富的环境信息和特征，为图像匹配定位增加了可靠性。
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公开(公告)号：CN117035026A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310872072.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及计算科学和神经网络技术领域，尤其涉及一种用于边缘设备的SNN映射方法及系统，包括，构建SNN模型并进行训练，获得训练后的SNN；提取训练后的SNN中的神经元的连接信息进行分析，确定当前神经元之间的连接方式和权重分布后转化为SNN拓扑连接图；使用流式图分割算法将SNN拓扑连接图划分为大小不同的神经元簇；确定在SNN的映射过程中需要优化的多目标，建立对应的多目标函数来计算多目标对应的值，使用多目标优化算法对映射过程进行迭代优化，将神经元簇映射到边缘设备的所述计算资源上；本发明通过高效的网络划分、多目标优化等特点，能够得到高效且可行的SNN映射方案，提升在边缘计算环境中的性能和适应性，具有重要的应用价值和商业潜力。
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公开(公告)号：CN116153320A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310179169.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G10L19/012 , G10L19/038 , G10L19/16
Abstract: 本发明提供了一种语音信号联合降噪压缩方法和系统，包括：步骤1：基于多尺度频谱重构损失训练编码器、量化器、解码器，获得最佳降噪编码器和矢量量化器；步骤2：固定编码器和量化器，将编码器、量化器、解码器作为生成器，引入基于波形的鉴别器和基于频谱的鉴别器，基于生成损失训练最佳感知质量约束下的解码器；步骤3：在编码器上通过多次下采样进行语音信号压缩，在编码器上对语音信号进行降噪以及压缩。本发明提出的最佳训练框架存在合理的理论依据，是一个理论上最优的结构，该结构能够在编码器端实现最大可能降噪，增加了编码后的比特流中的有效信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116128966A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310181061.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境物体的语义定位方法，涉及机器人技术领域。包括语义建图、闭环检测、定位矫正。通过卷积神经网络提取图像中目标物体的语义信息，并利用视觉里程计来估计相机的位置信息。通过卷积神经网络提取出目标物体的标签信息以及其在图像中的2D边界框位置和尺寸；通过双向对比匹配的方式，检测相机是否经过历史的地点，如果经过则通过几何验证确认相机是否到达闭环位置；最后通过计算物体的相对位置关系并通过位姿图优化来矫正相机的定位。本发明能够在光照和季节变化、相机观测视角变化等的复杂环境下，实现厘米级的定位和地图构建。
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公开(公告)号：CN110348299B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910481624.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种三维物体的识别方法，包括：通过旋转不变编码器对输入的点云进行编码，得到旋转不变特征向量；对旋转不变特征向量进行卷积和池化处理，得到中间特征向量；对中间特征向量进行多层感知机全局池化处理，得到全局特征向量；将全局特征向量输入全连接层构成的分类器，得到三维物体的分类结果。本发明用图结构来描述点与点之间的关系，点与点的连接关系作为边，采用拉普拉斯矩阵L描述图结构，对图结构表示的三维特征进行旋转不变编码，然后利用层级图卷积进行全局特征提取，利用多层全连接输出最终分类结果，从而可以简化数据的处理过程，且提取的三维特征具备旋转不变性，使得三维物体的分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN111856512B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010640566.6
申请日：2020-07-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明提供了一种基于便携式终端的双频电离层误差估计方法及系统，包括：获取便携式终端的原始L1和L5双频观测数据，并对其中的伪距观测量进行预处理，主要是载波平滑；对预处理后的L1和L5双频观测数据进行一系列的处理，获得中间输出，即L1和L5的模糊度估计；对L1和L5的模糊度进行滤波，减轻其中的噪声和误差；最后利用滤波后的L1和L5模糊度估计以及L1和L5载波观测量，获得最终的无模糊度且更加准确的L1和L5电离层误差估计。本发明相比于传统方法提高了电离层误差估计精度，可用于高精度定位和电离层监测等应用。
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公开(公告)号：CN110262518B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910661485.1
申请日：2019-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于轨迹拓扑地图和避障的车辆导航方法、系统及介质，包括：建图步骤：构建环境地图，根据构建的环境地图生成导航用轨迹拓扑地图；全局规划步骤：利用路径搜索算法A*在生成的轨迹拓扑地图上搜索连接起点与终点的全局最短路径；局部避障步骤：利用获得的全局最短路径实时生成局部目标点，结合局部目标点和激光传感器实时探测的环境信息生成车辆控制信号控制车辆躲避障碍物并到达目的地。本发明用球体探测所有方向的安全通道，保证了找到的安全通道必然可以通过小车。本发明创造性地构造结合全局路径的局部目标点和安全通道的控制器，可以在不预先规划轨迹的情况下控制小车躲避障碍物并安全到达目的地。
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公开(公告)号：CN112464886A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011465723.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行器识别追踪方法包括：利用YOLOv3对包含飞行器的视频数据检测识别，如果判断为飞行器，则记录所述飞行器的边界框信息和中心点信息；构建所述飞行器的飞行状态向量，所述飞行状态向量包括所述中心点信息和所述边界框信息；将所述飞行状态向量通过卡尔曼滤波器对所述飞行器的运动轨迹进行预测；对所述飞行器的所述运动轨迹预测进行校正。本发明通过特定的图像帧的检测的位置信息与卡尔曼滤波器预测得到的信息进行对比，以在数据帧中确立出一个特定的范围，提高追踪的速度。此外，当预测与检测的关键中发现边框信息差别比较大，可以及时进行调整，是一种带有反馈机制的作用于飞行器的识别和跟踪的方法。
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