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公开(公告)号：CN107085132B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201710351208.1
申请日：2017-05-18
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: G01R19/00 , H03K19/0185
Abstract: 一种正电压供电下的高精度负压检测电路，包括采样电压生成电路、带隙基准电压源、高精度电压比较器和输出驱动器，采样电压生成电路包括低压线性稳压管LDO和电阻分压网络，低压线性稳压管LDO稳定输出固定2.5V电压Vo与输入的负电压信号IN通过电阻分压得到正采样电压Vn，将Vn与带隙基准电压源产生的正基准电压Vref通过高精度电压比较器进行比较，Vn、Vref分别连接高精度电压比较器的负、正向输入端，比较结果通过输出驱动器输出对应的逻辑控制信号OUT，当输入信号IN为要检测的负电压信号时，输出驱动器输出逻辑高电平“1”，否则输出逻辑低电平“0”，实现了正电压供电下输入负电压信号的检测。
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公开(公告)号：CN109982285A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910167696.X
申请日：2019-03-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于DABTC组网协议的超低功耗蓝牙无线心率计监测系统，包括若干支持低功耗蓝牙的心率监测模块，每个心率监测模块作为一个节点，通过DABTC组网协议，采用对称式链路形成算法构建树型传输网络，将同一个树网络中具有相同网络特征号的节点连接在一起，且各个节点能够与其邻近节点进行相互备份。此种监测系统可解决目前无线心率计功耗高、普及性低、兼容性低的问题，通过组网的方式提高心率检测的效率。
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公开(公告)号：CN109740419A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811397129.5
申请日：2018-11-22
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention-LSTM网络的视频行为识别方法。通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；将光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。本发明不仅能实现从视频中识别行为的功能，且能提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109711532A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811486547.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法，包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法：根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率，基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪，通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率，剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中，计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略，有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。
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公开(公告)号：CN109711433A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811451465.3
申请日：2018-11-30
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于元学习的细粒度分类方法，步骤是：建立外部数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集，三者之间的样本类别互不相交，且测试集的样本类别小于训练集；对数据集中的样本进行数据增强；建立卷积神经网络，该卷积神经网络的输入为彩色图片，输出为彩色图片所属类别，分类层的长度等于外部数据集的类别数，损失函数采用softmax loss；采用训练集训练细粒度分类网络；利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试，并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。此种方法可以快速生成一个良好的通用初始化模型，可以使得在测试相关但不同的类别时，仅用较少的样本就可以取得较好的分类效果，来解决细粒度分类时没有大数据集的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447014A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811317221.6
申请日：2018-11-07
Applicant: 东南大学-无锡集成电路技术研究所 , 东南大学 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的视频在线行为检测方法。首先，通过光流图片序列生成模块对输入的RGB图进行变换，得到光流图；其次，将得到的光流图与原RGB图通过双通道分别输入至两个相同的轻量双卷积核SSD网络中，分别提取出两种图的时序特征和空间特征以及检测框和置信分值；然后，通过融合模块对两种图片生成的检测框和置信分值进行融合，形成带检测框和置信分值的图片；最后，将带有检测框和置信分值的图片输入在线动作管道，从视频的角度给出最终的行为检测结果。本发明通过设计轻量双卷积核SSD网络，大幅度简化了深度学习网络，提高了行为检测效率。
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公开(公告)号：CN109323695A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811266426.6
申请日：2018-10-29
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 东南大学 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的室内定位方法，步骤是：根据室内环境收集采样点处接收到的路由器信号并组合成为指纹存入数据库，实时采集路由器信号序列，将序列和数据库中的指纹进行匹配，估计得到近似位置；通过传感器获取加速度、角加速度和磁场强度数据，通过航迹推算算法中步长检测算法和航向推算算法分别求得行进中步长和方向；利用估计位置信息、步长和方向信息构建合适无迹卡尔曼滤波算法的系统方程和测量方程模型，并根据观测值和后验估计值的偏差设计自适应噪声缩放因子，修正当前时刻的过程噪声的方差，最后通过迭代更新估计位置。此种方法可实现在未知模型和行人状态多变情况下滤波的优良性能，保证长期稳定的定位精度。
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公开(公告)号：CN109257790A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811273985.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 东南大学 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: H04W40/02 , H04W40/14 , H04W84/18 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明公开一种航天器数据采集无线网络的高稳定性路由选择方法，包括如下步骤：步骤1，根节点作为路由拓扑构建的发起者，广播DIO消息给通信范围内的所有邻居节点；步骤2，初次收到DIO信息的邻居节点，进入路由选择阶段一，根据混合度量的目标函数计算Rank并更新自己的邻居表信息；步骤3，处理完DIO信息的邻居节点，更新DIO消息中的RANK信息并继续转发此消息；步骤4，当DIO消息到达叶子节点拓扑构建完成；步骤5，拓扑初次建立完成后进入路由选择阶段二，根据目标函数选择最佳父节点。此种路由选择方法可解决RPL网络中路由抖动的问题，提高网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN108806243A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810371782.8
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于Zynq‑7000的交通流量信息采集终端，属于交通控制系统信号装置的技术领域。该终端以Zynq‑7000芯片为载体，搭建了包含视频图像采集传感器、外部存储器模块、HDMI显示器的架构，使用AXI4总线进行PS模块和PL模块内部互联，设计了加速卷积神经网络计算的IP核，采用MCU驱动AXI4‑VDMA IP核和AXI4‑DMA IP核的通信架构实现了PS模块和PL模块的实时数据交互，将视频图像采集、存储、目标检测、流量统计、显示输出等功能集成单芯片上，集成度高，高速度和低延迟的数字图像处理和数据传输能够满足交通流量统计的实时性要求。
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公开(公告)号：CN105912501B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610299248.1
申请日：2016-05-06
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模粗粒度可重构处理器的SM4‑128加密算法实现方法及系统，该系统包括可重构处理器、微处理器、系统总线；所述可重构计算阵列包括可重构计算阵列块，可重构计算阵列块包括可重构阵列运算行、写端口运算行选择器、读端口运算行选择器；所述微处理器通过系统总线分别与配置控制模块的配置与控制接口，可重构处理器的输入先入先出寄存器组连接，所述输入先入先出寄存器组连接可重构计算阵列，可重构计算阵列连接输出端连接可重构处理器，输出端连接可重构处理器通过系统总线与微处理器连接。该系统及方法针对SM4‑128加密算法，通过将多轮迭代在可重构处理器中部分展开和中间结果数据缓存的方式进行优化和加速。
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