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公开(公告)号：CN101340594A
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200710122839.2
申请日：2007-07-06
Applicant: 北京大学软件与微电子学院
IPC: H04N9/64
Abstract: 一种以矢量外积为基础的加入噪声预判的彩色图像脉冲噪声滤波方法和系统。VCPF通过比较矢量外积的长度来对像素矢量进行排序，取其中最小的像素矢量作为输出。CWVCPF对中心像素加上一定权重W0，通过W0的选择，在有效过滤脉冲噪声的同时尽可能保留图像细节。噪声预判算法确定一个正常范围ε＜fik＜L－ε，保留正常范围内的像素不进行滤波，可以大大提高算法效率，同时由于精确判定噪声像素，滤波后的图像质量也有一定提升。
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公开(公告)号：CN101106716A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200710120550.7
申请日：2007-08-21
Applicant: 北京大学软件与微电子学院
Abstract: 本发明公开了一种分水岭图像分割处理方法，其主要分三步完成，即分水岭算法的前处理过程，滤掉不必要的噪声点；分水岭处理过程，对象素点进行排序和标号扩展；分水岭后处理过程，来减小过渡分割的影响；该方法速度比VINCENT－SOILLE方法快2倍，分割效果与其相当，同时保留了大部分对图像分割有益的信息，因此在对分割时间有严格限制的场合中，尤其在实时视频对象提取中，会有较大的应用价值。
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公开(公告)号：CN119540895A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411345011.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 一种点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品。涉及人工智能技术领域。其中方法包括：获取点云数据的体素特征，所述体素特征包含所述点云的语义特征和空间特征；基于所述语义特征聚类所述体素特征得到的至少一个超类，并确定各所述超类的掩码率，所述掩码率用于表征各所述超类之间的类间差异和类内差异；根据所述体素特征和所述掩码率对所述点云特征提取模型进行自监督学习。实施本发明提供的技术方案，可以提升自动驾驶系统在复杂交通环境中的整体性能，降低交通事故风险。
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公开(公告)号：CN118015634A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410099035.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V30/146 , G06V30/166 , G06V30/18
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种获取手写字符的验证结果的数据处理系统，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：根据初始手写字符的第一字符信息获取第一复杂度，若第一复杂度大于复杂度阈值，则首先根据字符识别模型获取到第一验证结果，然后根据第一字符信息获取优先级集合、第一相似度集合以及第二验证结果，最终结合第一验证结果和第二验证结果获取到目标验证结果。可知，初始手写字符的复杂度较高时，通过结合字符识别模型以及初始手写字符和预设手写字符之间的相似性来对初始手写字符进行验证，提高了对手写字符进行验证的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112401886B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202011121650.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种情感识别的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取原情感数据，所述原情感数据包括至少两种模态的情感数据；根据原情感数据，获取各模态情感数据对应的情感特征；根据各模态情感数据对应的情感特征，确定各模态的第一分类置信度，其中，各模态的第一分类置信度包括该模态在各基础情感类别上的单模态分类置信度；根据各模态的第一分类置信度及预先获得的多模态信息融合权重数据，进行多模态信息融合，获得第二分类置信度，第二分类置信度包括各模态融合后在各所述基础情感类别上的融合分类置信度；根据第二分类置信度，确定原情感数据所属的目标基础情感类别。本发明能有效提高情感识别的识别率及准确性。
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公开(公告)号：CN107169380B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710358249.3
申请日：2017-05-19
Applicant: 北京大学
IPC: G06F21/72
Abstract: 本发明公开了一种RSA电路结构及RSA加密方法，属于密码电路和信息安全技术领域。该RSA加密电路结构包括移位器、选择器和模乘器，选择器与移位器和模乘器分别相连，对幂指数进行移位并控制模乘和模幂的次数，对乘数进行移位并控制模乘内加减的次数。本发明加密数据处理采用同步电路实现，各模块间的互连采用基于请求应答的握手机制实现，使得通过采用该加密结构及其加密方法能够获得更加安全、更小面积和更低能耗的RSA加密芯片，有利于其工程化和量产。
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公开(公告)号：CN101420620B
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN200810225456.2
申请日：2008-10-31
Applicant: 北京大学软件与微电子学院
IPC: H04N7/32
Abstract: 本发明公开了一种AVS视频编码中的编码比特数估计方法及其装置，属于视频编解码领域。本发明的方法为：首先将变换块的量化系数分组并行输入输出于两寄存器组；然后在同一时钟内计算每组量化系数的编码系数(run，level)；再对编码系数(run，level)中的run和level分别进行编码计算编码比特数；最后加和上述Golomb编码的比特数，得到整个变换块的编码系数(run，level)的编码比特数。本发明的装置包括依次连接的数据存储模块、扫描模块，Golomb模块、比特数加和模块。与现有技术相比，本发明去掉了传统的串行扫描和查表。本发明数据处理能力是传统方法的8倍，面积约为传统方法的1/3。
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公开(公告)号：CN101420620A
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200810225456.2
申请日：2008-10-31
Applicant: 北京大学软件与微电子学院
IPC: H04N7/32
Abstract: 本发明公开了一种AVS视频编码中的编码比特数估计方法及其装置，属于视频编解码领域。本发明的方法为：首先将变换块的量化系数分组并行输入输出于两寄存器组；然后在同一时钟内计算每组量化系数的编码系数(run，level)；再对编码系数(run，level)中的run和level分别进行编码计算编码比特数；最后加和上述Golomb编码的比特数，得到整个变换块的编码系数(run，level)的编码比特数。本发明的装置包括依次连接的数据存储模块、扫描模块，Golomb模块、比特数加和模块。与现有技术相比，本发明去掉了传统的串行扫描和查表。本发明数据处理能力是传统方法的8倍，面积约为传统方法的1/3。
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公开(公告)号：CN101355700A
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200810119769.X
申请日：2008-09-09
Applicant: 北京大学软件与微电子学院
Abstract: 本发明公开了一种并行类熵编码方法及其装置，属于视频编解码领域。本发明的方法为：首先将每个变换块的量化系数分组并行输入输出于两寄存器组；然后扫描每组量化系数的编码系数(run，level)；根据已编码系数中的level最大值选择当前量化系数的码表，以及根据所有编码系数的level最大值选择该变换块EOB的码表；最后将所选的码表转换为位宽表，计算该变换块编码比特数。本发明的装置包括数据输入转存模块、游程编码模块、倒序矩阵模块、码表选择模块、查表模块、哥伦布编码模块、加和变换块的比特数模块。本发明大大提高了数据处理速度，优化了表格，同时节省了硬件资源。
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