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公开(公告)号：CN119150939B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411057569.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种光学卷积计算装置，其中的光源模块的一路输出对包含单波长光源的目标光源加载第一组向量数据以输出中间光信号，另一路输出根据所述目标光源输出未添加调制信号的光载波；可编程FIR滤波器对中间光信号加载基于抽头自配置得到的作为权重向量的第二组向量数据；检测模块探测光信号和未添加调制信号的光载波对应的用于表示向量卷积计算结果的光功率。本申请可以只采用单波长光源，能够在保证速率的基础上，减小片上集成的难度，并能够降低装置的制造成本；能够实现更大规模的卷积计算，并能够提高采用卷积神经网络进行图像处理的效率，还能够有效降低计算机的算力消耗，实现高速率、低功耗且高集成度的芯片级神经网络光计算。
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公开(公告)号：CN119109521A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411279572.8
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本申请提供相干光通信方法及相干光通信系统，方法包括：对数字信号进行包含有误差反馈噪声整型的数字信号处理，得到预补偿后的数字信号；对该信号依次进行数模转换及信号放大，得到放大后的第一模拟信号；对该信号进行相干光调制，得到调制后的光信号，基于标准单模光纤将光信号传输至接收装置，以使接收装置根据光信号生成对应的数字信号并进行包含有基于斯托克斯域解偏振的自适应均衡的数字信号处理，以得到解调后的数字信号。本申请能够在降低相干光通信成本以及不显著提高计算复杂度的基础上，有效提高传输信号的质量和信噪比，并能够提高接收到的数字信号的处理效率，进而能够实现适用于相干光通信场景的信号的高质量及高效传输。
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公开(公告)号：CN118823627A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410717013.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G10L25/57 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于基因学习模型的曲艺视频标注方法，本方法包括以下步骤：S1、提取视频的关键帧，记录关键帧在曲艺视频所有帧中的下标，计算当前关键帧的时间，并将关键帧输入特征提取网络进行特征提取；S2、分离曲艺视频的音频，提取音频特征；S3、将每个关键帧的视觉特征以及音频特征进行同步聚合，得到每帧的多模态融合特征，对所有关键帧的多模态融合特征进行时序聚合，得到视频级时序聚合特征；S4、根据得到的视频级时序聚合特征进行推理，得到视频级特征，根据得到的关键帧特征进行推理得到视频帧级特征；本发明可以实现对传统曲艺视频的多粒度标注，有助于后续对该视频的管理、检索，有利于传播中华文化。
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公开(公告)号：CN118673170A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410685800.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/53 , G06F16/538 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06T17/20 , G06T15/04 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06T3/06 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于风格一致性网格展平的三维纹样检索方法，本方法包括以下步骤：S1、通过二维文物图像获取纹样数据集，S2、通过三维重建技术获得三维模型，然后对三维模型做预处理操作，S3、通过风格一致性展平技术对三维贴图进行预处理，获得三维贴图完整展平的二维图像，S4、使用Transformer和视觉标记方法提取预处理后的三维展平图像的特征，S5、通过提取的特征计算三维贴图之间的特征距离，以特征距离作为三维贴图之间的相似度，排序后选取topN的三维模型作为结果展示；本发明对于不同构型的文物三维纹样检索结果准确率均达到预期，具有很好的通用性，能够实现文物三维纹样的展平与检索，与三维模型的格式、光照、材质、分辨率等无关。
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公开(公告)号：CN118446251A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410316791.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于光矩阵计算芯片的神经网络计算系统和方法，该系统包括：FPGA芯片、处理器模块、光矩阵计算芯片、光调制器、输入数模转换器、输出模数转换器和光电探测器。基于该系统的神经网络计算方法包括：由处理器模块将预训练的神经网络模型中线性层计算部分和卷积层计算部分分别载入FPGA芯片和光矩阵计算芯片中进行计算。FPGA芯片中二值线性计算模块包括多层二值网络线性层和单个全精度线性层。卷积层部分计算在处理器模块转换为多个矩阵块组成的矩阵计算。处理器模块接收二值线性计算模块和光矩阵计算芯片计算后返回的数据进行汇算处理，输出神经网络模型计算的总结果。本发明能够抵抗光矩阵计算芯片的噪声，提高计算精度和计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118015126A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410237403.1
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G01N21/35 , G01N21/47 , G06T17/00 , G06T3/4023 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。
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公开(公告)号：CN116579959B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310396077.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/80 , G06V10/58 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种用于高光谱图像的融合成像方法及装置，包括：获取全色图像，提取全色图像的高频细节；获取相机采集的测量值和掩膜，生成重建高光谱图像数据，将全色图像的高频细节、重建高光谱图像数据及全色图像进行级联得到级联后的三维数组，并输入至卷积神经网络模型得到三维数组的特征表示；将三维数组的特征表示输入至多尺度多深度网络模型得到多尺度多深度特征表示；将重建高光谱图像数据输入至通道注意力模块得到全局特征对应的权重系数，将权重系数与多尺度多深度特征表示相乘得到高光谱图像的最终特征，将最终特征与重建高光谱图像数据进行叠加得到融合后的高光谱图像。该方法消除了高光谱图像中的伪影，提高了高光谱图像的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN117560082A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311322292.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/2507 , H04B10/2575 , H04B10/69 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种编码调制一体化的低分辨率光通信方法和系统，用于在发送端和接收端设备之间实现图像数据的传输。所述方法包括：由发送端接收图像数据，利用预训练的编码器对图像数据进行特征提取和编码，再经过发送端数字信号处理模块、任意波形发生器、发大器将数字信号转换为波形信号，利用激光器与光学调制器将电信号形式的图像数据转换为光信号，经由光链路传输至接收端的光电探测器，光电探测器将光信号转换电信号，再通过电信号数字采样示波器、接收端数字信号处理模块、预训练的解码器，输出还原的图像数据。本发明利用深度学习提取图像特征和进行高效压缩，使用低分辨率的数模和模数转换器实现低成本的同时，能够改善量化噪声和失真等问题，以提高图像传输的性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116625505B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310458145.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于RCASSI系统的光谱分辨率可调的高光谱成像方法及装置，包括：获取待生成的高光谱图像的光谱通道数量，确定光束在棱镜的远离掩膜的第一侧面的入射角和光束在棱镜的第一侧面的折射角；基于光谱通道数量以及预设像素尺寸确定光束相对于掩膜中心的偏移量，基于偏移量、入射角、折射角以及光束从所述棱镜的靠近于掩膜的第二侧面上输出的相对于初始光轴的偏移角确定棱镜与掩膜之间的距离；基于棱镜与掩膜之间的距离确定第一透镜与第二透镜的焦距，基于焦距确定第一透镜与第二透镜之间的间距；基于间距通过位于第一透镜与第二透镜下方的移动平台对第一透镜和第二透镜进行位置调整。该方法在高光谱成像过程中可实现光谱分辨率的调节。
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公开(公告)号：CN117391979A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311153111.1
申请日：2023-09-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于多维采集的高光谱及深度融合成像方法、装置及系统，方法包括：对CASSI双镜头多维采集装置采集的三维高光谱灰度图像数据进行三维重建以得到三维高光谱重建图像数据和重建灰度图像数据；对重建灰度图像数据和CASSI双镜头多维采集装置采集的全色测量灰度图像数据进行立体匹配以得到灰度对齐深度图像数据；将三维高光谱重建图像数据和灰度对齐深度图像数据输入图像融合神经网络得到多维度融合成像结果。本申请能够实现从不同的角度对目标场景进行单次高光谱及深度融合成像，能够有效提高光谱成像的效率，并能够提高对高光谱和深度数据进行融合的有效性及可靠性，进而能够提高对目标场景进行高光谱及深度融合成像的准确性。
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