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公开(公告)号：CN108470324A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810236089.X
申请日：2018-03-21
Applicant: 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的双目立体图像拼接方法，包括：采用双目相机采集两组图像，分别计算每组图像的左右视图之间的视差图；提取每组图像的特征点，并对所述特征点进行描述；将每组图像的特征点进行GMS特征点匹配，筛选出错误的匹配以得到准确的特征点对集合；根据视图差以及特征点对集合设定新的特征约束条件，得到使所述特征约束条件最优的单应性变换，利用该单应性变换对第二组图像进行全局变换，对第二组图像中相对于第一组图像的非重叠区域采用局部形状保持变换；分别融合变换后的左视图和右视图，得到拼接后的左视图和右视图，再进行合成得到最终的立体图。本发明不仅可以实现无缝拼接，而且算法具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN120070875A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510551622.1
申请日：2025-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明提供了基于反向分割的高分辨图像目标对象检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，包括：对原始高分辨图像的分辨率进行降低，得到低分辨率图像；从低分辨率图像中，滤除轮廓为非目标对象类别的图像区域，并保留轮廓为目标对象类别的图像区域；将保留有轮廓为目标对象类别的图像区域的低分辨率图像的分辨率，还原至原始高分辨图像的分辨率；对分辨率还原后的高分辨率图像进行切片，得到多个图像区域；确定多个图像区域各自的质量；通过不同结构的检测器对不同质量的图像区域进行目标检测，得到多个图像区域各自的目标对象检测结果；根据多个图像区域各自的目标对象检测结果得到原始高分辨图像的目标对象检测结果，兼顾了检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN120066090A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510551629.3
申请日：2025-04-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种无人系统导航方法、装置、无人系统、设备及存储介质，涉及无人系统技术领域，本申请通过预先训练完成的基于认知地图的无人系统导航模型，该无人系统导航模型中的认知地图构建模块包括的神经元为采用时间常数可调的微分方程神经元，能够加快神经元内的运算速度，此外，通过认知地图构建模块构建认知地图编码，缩短了地图构建速度，从而能够在大规模真实场景中显著的提高无人系统导航的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119962603A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510423250.4
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/27 , G06N3/048 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种光神经网络通用算子模型、架构与系统。其中，该模型包括：可重构时序编码模块，用于获取输入光信号，并基于目标光计算任务对应的时序编码参数对输入光信号进行时序编码，得到时间交织信号；可重构线性光计算模块，用于基于目标光计算任务对应的光计算矩阵对时间交织信号进行光计算，得到计算后的光信号；可重构非线性激活模块，用于基于目标光计算任务对应的非线性激活函数对计算后的光信号进行非线性激活，得到并输出光计算结果信号。采用上述方案的本公开可以提高光学计算的灵活性和实用性。
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公开(公告)号：CN119942310A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510423237.9
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/94 , G06V10/145 , G06V10/147 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/067
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种大规模智能算感算光芯片架构与系统。其中，该架构包括：感前计算单元和感算芯片集群，感前计算单元中的感前计算子单元和感算芯片集群中的感算芯片一一对应；其中，感前计算子单元，用于接收输入光场，并根据任务目标对输入光场中的多维度光场信息进行并行处理，得到并行处理后的光场；感算芯片，用于基于谐振环共振机制，将并行处理后的光场加载至信号光上，得到加载后的信号光，其中，加载后的信号光的各个维度均携带有输入光场的场景信息。采用上述方案的本公开可以提高光计算在自然场景下的处理速度与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119942307A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510423239.8
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/145 , G06V10/147 , G06N3/0455 , G06N3/067
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种光入光出智能算感算一体模型与架构。该模型包括：多个光场编码模块和多个高效计算模块和光探测模块，其中，多个光场编码模块，用于基于动态光场场景中输入图像的高维信息，提取输入图像中的关键特征，得到输入图像对应的光场数据；多个高效计算模块与多个光场编码模块相连，用于对目标区域的光场数据进行计算，得到计算结果的光学信号；光探测模块与多个高效计算模块相连，用于基于多个计算结果的光学信号，输出目标计算结果。本公开实现了光在高效计算中的应用，降低了对能耗和资源的依赖，以算感的方式显著提升了计算效率，推动智能计算技术的发展。
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公开(公告)号：CN119940487A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510423247.2
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/10 , G06N3/067 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F30/27 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种智能光计算逆向设计模型、方法与架构。该模型包括：输入划分模块，用于基于惠更斯‑菲涅尔定律，将输入电磁场划分为输入电磁场段集合；波前预测模块，用于将输入电磁场段集合中的每个输入电磁场段以及待设计智能光计算设备对应的结构参数输入至输入电磁场段对应的电磁神经局部求解器中，以使电磁神经局部求解器根据输入电磁场段和结构参数预测输出电磁场段，得到输出电磁场段集合；输出拼接模块，用于基于惠更斯‑菲涅尔定律，对输出电磁场段集合中的所有输出电磁场段进行拼接，得到全局响应下的输出电磁场，以根据输出电磁场对结构参数进行调整。采用上述方案的本公开可以实现智能光计算设备的逆向设计。
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公开(公告)号：CN119940440A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510423235.X
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/0985 , G06V10/145 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种光神经网络调制‑激活‑传播模型与架构。其中，该模型包括：空间调制模块，用于对输入的场景信息进行空间调制，得到空间调制后的光信号；神经元激活模块，用于将空间调制后的光信号转换为传输光信号，并激活神经元集合中传输光信号对应的神经元子集，通过激活后的神经元子集，将传输光信号转换为多光谱信号，其中，神经元集合中的神经元通过全光连接的方式相互作用；信号传播模块，用于输出多光谱信号。采用上述方案的本公开可以实现从光感知到光处理的端到端全光智能感算。
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公开(公告)号：CN119882927A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510379727.3
申请日：2025-03-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种晶圆级光电融合智能计算方法与系统。其中，该方法包括：获取需要计算的第一数据和第二数据，并将第一数据和第二数据拆分为多组预设比特位数量的计算数据；将数字电信号的多组预设比特位数量的计算数据转换为模拟光信号；对模拟光信号的每组预设比特位数量的计算数据进行计算，得到计算结果数据；将模拟光信号的计算结果数据转换为数字电信号；基于数字电信号的多组计算结果数据，得到目标计算结果。采用上述方案的本公开将电学的精准按位逻辑运算与光学的高通量矩阵通用计算相融合，实现了误差高鲁棒的精确运算，以光电计算的形式精准实现大模型计算，从而可以支撑新一代大模型人工智能的高效计算。
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公开(公告)号：CN115656100B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202211227057.6
申请日：2022-10-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及智能传感芯片技术领域，特别涉及一种基于片上光学衍射神经网络计算架构的传感器，包括输入端和输出端；设置于输入端和输出端之间的超表面传感结构。在衍射神经网络对应的超表面传感结构的超表面单元中填充传感介质，组成探测器阵列，利用探测器阵列得到输入端输入的入射光和输出端输出的输出光间的衍射计算关系，并根据传感介质吸收待测物质后的超表面折射率变化规律，确定待测物质的种类和/或浓度。由此，利用光的受控传播完成智能传感计算，在光受控传播的路径上设置传感单元，通过改变光的传播结果来完成对待测物质的识别与传感。
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