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公开(公告)号：CN108737191B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810552318.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: H04L12/24 , H04W40/04 , H04W40/32 , H04W84/18 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种面向超密集无线传感器网基于无监督学习的拓扑控制方法，以遗传算法的框架为基础，对网络节点进行分簇，通过不断地无监督学习寻找最优的分簇网络拓扑。在优化过程中，网络的节点能量、节点距离和节点密度三个因素是重要的输入数据集，利用层次化分析方法决定不同因素权重建立适应度函数。本发明能够有效地改善节点能量消耗，并最终提高无线传感器网的网络寿命。
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公开(公告)号：CN111723634A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911298959.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法基于获取的环境图像序列利用帧差法，得到二值图像；基于二值图像中每个像素点的像素值确定每列的像素总值，得到列像素总值序列；从列像素总值序列确定目标列；确定目标列中每行的像素总值，得到行像素总值序列；从行像素总值序列确定目标区域；基于目标区域确定待检测区域；从待检测区域确定目标的类别，并从待检测区域中确定目标的位置区域；基于目标的位置区域确定出目标相对于环境图像的位置信息。本申请提供的方法适用于高分辨率场景，可以实现快速高精度的运动目标检测，且鲁棒性好、时效性高。
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公开(公告)号：CN106887238B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201710117865.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27
Abstract: 本发明提供一种基于改进独立向量分析算法的声信号盲分离方法，包括：步骤1，通过M个传感器采集N个源信号的卷积混合信号，以得到M个观测信号；步骤2，通过短时傅里叶变换将所述观测信号从时域转换到频域，并建立基于分离矩阵的频域分离信号模型；步骤3，逐频点对频域的所述观测信号和分离矩阵进行预处理；步骤4，采用基于自适应更新的自然梯度独立向量分析算法逐频点进行盲分离处理，以得到频域的分离信号；步骤5，对频域的分离信号进行逆短时傅里叶变换，以得到时域的分离信号。本发明考虑声信号的卷积混合，自适应更新，能够更精确地恢复源信号，更快达到收敛；算法对更新步长的初始值不敏感，鲁棒性好，稳定性高。
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公开(公告)号：CN111082638A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911274136.0
申请日：2019-12-12
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种电压切换器与其控制方法，该电压切换器包括多个电压输入端口、电压切换电路和电压输出端口；通过多个电压输入端口用于接收多个不同电位模式的输入电压；电压切换电路与多个电压输入端口连接，可以根据多个不同电位模式的输入电压输出待输出电压；电压输出端口与电压切换电路连接，电压输出端口用于连接电子装置，将待输出电压输入至电子装置，如此该电压切换器可以灵活地提供不同的电位模式的输出电压。
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公开(公告)号：CN109919865A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910127062.1
申请日：2019-02-20
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种图像多层细节增强方法，包括以下步骤：S1：在原始图像中选取窗口作为细节窗口；S2：在细节窗口中选取多个辅助窗口，所述辅助窗口的尺寸均小于细节窗口；S3：对细节窗口进行平滑处理生成平滑增强窗口；对多个辅助窗口进行平滑处理生成多个平滑辅助窗口；S4：从细节窗口中分别抽离平滑增强窗口和多个平滑辅助窗口形成多个细节辅助窗口；S5：将平滑增强窗口与多个细节辅助窗口加权叠加后作为细节增强后的窗口。本发明一种图像多层细节增强方法，通过设置上述步骤，即顾及了低频图像细节，又顾及了高频的图像细节，同时还可以消除部分噪声，使得图像细节增强结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109740635A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811512493.1
申请日：2018-12-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于二分类器的分类识别特征映射方法，包括以下步骤：分别统计用于训练分类器系数的各类目标特征每一维特征的高斯分布情况；分别统计相对于训练分类器系数的各类目标特征发生特征偏移的情况下各类目标特征每一维特征的高斯分布情况；根据统计得到的高斯分布情况对特征偏移前后两种情况下每个二分类器中每一维特征分别构建分布映射关系。本发明能够避免因特征偏移而致使分类识别准确率大幅度降低的情况发生。
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公开(公告)号：CN106169072B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610531722.9
申请日：2016-07-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于泰勒展开的人脸识别方法及系统，方法包括以下步骤：采集图像数据，利用人脸检测算法检测是否出现人脸图像，并进行人脸图像的分割提取以及预处理；对预处理后的图像进行三种不同形式采样，每个样本得到三个不同采样层，分别提取每一采样层的LTFP特征；融合三层LTFP特征得到HLTFP特征；分别计算待识别人员的HLTFP特征与所有已注册的人员的HLTFP特征之间的卡方距离，根据卡方距离的大小确定待识别人员的身份。系统包括图像获取模块、人脸检测模块、提取模块、预处理模块、采样模块、特征提取模块、融合模块、计算模块和识别模块。本发明能够降低特征维度和提高识别率。
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公开(公告)号：CN105388479B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510766569.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于麦克风阵列的运动目标速度估计方法，包括以下步骤：(1)运动目标经过麦克风阵列时，麦克风阵列按帧长为ΔT的时间帧对该运动目标进行角度估计，从而得到运动目标在每个时间帧上的角度估计值；(2)找到运动目标距离麦克风阵列最近的时间帧t0；(3)利用距离麦克风阵列最近的时间帧t0前后各N个时间帧上的角度估计值结合麦克风阵列到运动目标运动轨迹的垂直距离d，即可按公式估计出该运动目标的速度v。本发明具有操作简单，计算量低，估计精度高等优点。
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公开(公告)号：CN104181615B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410394810.X
申请日：2014-08-12
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
CPC classification number: Y02A90/14
Abstract: 本发明涉及一种微气象环境及物理信息实时监测通用平台，包括主控制器、传感器电路、电源转换模块和对外接口；所述主控制器通过I2C接口和外围的传感器进行通信，通过所述电源转换模块与外部电源相连，通过所述对外接口和上位机实现数据交互；所述上位机设定工作方式包括：单个传感器数据查询、单次全传感器数据查询、定时上报数据或者超警戒值上报数据。本发明可以快速响应、实时测量、组帧上报气象环境及平台本身的物理信息等多种环境信息。
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公开(公告)号：CN103994820B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410160710.0
申请日：2014-04-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于微孔径麦克风阵列的运动目标识别方法，它通过微孔径麦克风阵列采集环境中的声响信号，完成目标的分类识别。部署在环境中的微孔径麦克风阵列，其各个通道的麦克风会同步采集环境中的声响信号，接着各通道的信号将经过叠加求和的降噪处理，然后利用精简的梅尔倒谱系数算法提取信号的特征，最后采用高斯混合模型的分类器实现目标的分类识别。本发明首先采用叠加求和的方法实现对微孔径声阵列数据的降噪处理，接着才进行特征提取和分类识别，具有方法简单、成本低廉、性能可靠等优点。
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