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公开(公告)号：CN118946238A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410996356.9
申请日：2024-07-24
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： H10N19/00 , H10N10/01 , H10N10/817 , H01L21/77 , C23C28/00 , C30B23/02 , C30B25/18 , C30B29/20 , C30B29/16 , C30B29/22
摘要： 本发明公开了一种集成有热电材料的强散热氧化镓器件，旨解决现有氧化镓器件自热效应严重、可靠性降低、输出功率减小的问题。其技术关键是通过热电效应提高器件散热性能，即在氧化镓场效应晶体管的衬底和传热界面层之间增设依次串联的热电制冷模块，其外围包裹有绝缘支撑材料，其上下表面设置图形化金属电极层，以实现模块之间的隔离，并通过向热电材料上施加电压形成电流，使得衬底一侧的温度显著下降，加快衬底到传热界面层的热传递。对于垂直氧化镓二极管，是在其阴极电极与热界面层之间增设该热电制冷单元，通过施加电压使其产生热电效应，增加阴极电极到热界面层的热传递。本发明能缓解器件自热效应，提高器件的可靠性，可用作微波功率器件和电力电子器件。
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公开(公告)号：CN118821682A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410794597.5
申请日：2024-06-19
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/3308 , G06F111/08 , G06F117/02 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及一种基于概率计算和查找表分析的门级单粒子软错误分析方法，包括以下步骤：接收文件；基于分析待测设计工艺库文件与待测设计网表文件，提取待测设计中寄存器及其前级逻辑锥，分析SET作用到标准单元中的逻辑门后的输出响应并建立查找表；结合多层次屏蔽以及采用概率计算方法，评估待测设计中不同寄存器前级逻辑锥对SET故障的屏蔽效果及逻辑锥上SET导致寄存器生成位翻转的概率；通过门级注错仿真技术，获取寄存器因SET或SEU导致的错误翻转对整个系统软错误的贡献，形成模块级的统计数据，评估SET和SEU对系统软错误的影响。本发明综合分析SEU和SET的影响，实现单粒子软错误分析方法性能的极大提升。
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公开(公告)号：CN118782614A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410855907.X
申请日：2024-06-28
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC分类号： H01L27/092 , H01L21/8238 , H01L21/363
摘要： 本发明公开了一种基于还原技术实现的SnOx基反相器结构和制备方法。所述SnOx基反相器的器件结构包括:衬底；PMOS沟道层，NMOS沟道层，位于所述衬底上；PMOS漏电极，PMOS栅电极，PMOS源电极，位于所述PMOS沟道层上；NMOS漏电极，NMOS栅电极，NMOS源电极，位于所述NMOS沟道层上；保护介质层，位于所述NMOS沟道层、NMOS漏电极、NMOS源电极、NMOS栅电极上。所述制备方法包括在衬底层上淀积n型SnO2，对部分SnO2进行还原处理，形成SnO，呈现p型特性，进而基于所获得的n型SnO2和p型SnO进行栅、漏、源电极制备，获得SnOx基反相器。本发明的SnOx基反相器工艺步骤简单、制作成本低，性价比较高。
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公开(公告)号：CN118738116A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411108868.3
申请日：2024-08-13
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC分类号： H01L29/778 , H01L21/335
摘要： 本发明公开了一种数字刻蚀凹槽栅增强型GaN HEMT器件及其制备方法，该器件自下而上包括依次叠加设置的衬底层、III‑N复合缓冲层、GaN沟道层、III‑N势垒层；III‑N势垒层上设有源电极、漏电极以及自其表面向内部延伸的凹槽，凹槽内覆盖有栅电极；GaN沟道层和III‑N势垒层形成异质结，GaN沟道层和III‑N势垒层形成的异质结界面且靠近GaN沟道层的一侧形成二维电子气沟道；源电极和漏电极均与二维电子气沟道形成欧姆接触，栅电极与二维电子气沟道形成肖特基接触；本发明通过采用槽栅结构，增大栅极与沟道的接触面积，增强栅极对二维电子气沟通的控制能力；通过采用数字刻蚀工艺成功制得表面平整度好的凹槽结构，实现对刻蚀深度的有效调控，避免刻蚀损伤，最终提高器件的稳定性。
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公开(公告)号：CN118411653B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410869090.1
申请日：2024-07-01
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于单目标跟踪的半自动化视频图像标注方法及系统，该方法包括：构建视频帧图像数据集；通过ARTrack单目标跟踪算法对视频帧图像数据集进行跟踪处理，得到视频帧图像跟踪结果；根据预设误差范围，对视频帧图像跟踪结果进行修改标注处理，得到视频帧图像标注结果。通过使用本发明，能够实时对视频帧图像跟踪结果进行修正跟踪偏移，确保视频帧图像标注的连续性，提高了视频帧图像的标注效率以及准确率。本发明作为一种基于单目标跟踪的半自动化视频图像标注方法及系统，可广泛应用于视频图像标注技术领域。
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公开(公告)号：CN115188841B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210716571.X
申请日：2022-06-22
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L31/0232 , H01L31/112 , H01L31/18
摘要： 本发明涉及一种GaN HEMT结构太赫兹探测器及制备方法，太赫兹探测器包括：衬底层、复合缓冲层、沟道层、势垒层、栅电极、源电极、漏电极、钝化层和微透镜，其中，衬底层、复合缓冲层、沟道层、势垒层依次层叠；栅电极、源电极、漏电极均位于势垒层上，且栅电极位于源电极和漏电极之间；钝化层位于势垒层、栅电极、源电极和漏电极上；微透镜位于钝化层上，且微透镜的表面呈凸起状以聚焦入射太赫兹波。该太赫兹探测器中设置表面呈凸起状的微透镜以聚焦入射太赫兹波，可以减小GaN HEMT结构太赫兹探测器对太赫兹波的接受面积，提高接受太赫兹波的效率，提高太赫兹探测器的响应度等各项指标，整体上提高该太赫兹探测器的探测信号的性能。
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公开(公告)号：CN118470954A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410429566.X
申请日：2024-04-10
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 广州市丰海科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于路侧毫米波雷达的交通事件检测方法，包括：通过毫米波雷达获取当前帧的车辆点云数据；对车辆点云数据进行聚类、多目标跟踪操作形成当前帧的车辆目标点集；基于车辆目标点集，对检测到的停车事件对应的车辆目标点进行标记；基于车辆目标点集，对检测到的拥堵事件对应的车辆目标点进行标记；基于车辆目标点集，对检测到的超速事件对应的车辆目标点进行标记；其中，停车事件标记过程中定义了一将要停车列表和一停车列表；停车事件标记过程包括：根据车辆目标点集遍历将要停车列表中是否存在将要停止车辆成为停止车辆，若存在，将该将要停止车辆添加到停止列表。本发明实现了毫米波雷达的高效、准确的交通事件检测。
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公开(公告)号：CN118470590A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410548692.7
申请日：2024-04-30
申请人： 西安电子科技大学广州研究院
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于由粗到精策略的无监督监控视频异常检测方法，属于视频处理技术、计算机视觉领域。本发明方法直接从没有任何人工标注的原始监控视频中训练异常检测模型，从而极大降低了模型训练成本，节约了硬件资源，提高了检测速度。在训练阶段采集多个场景下的监控视频作为训练集并预处理提取特征。核心步骤为：第一阶段粗粒度地实现视频聚类区分，将没有标注的视频划分为正常和异常视频簇。第二阶段细粒度地为所有视频片段生成伪标签，利用片段伪标签信息进行引导深度学习，训练所需要的异常检测模型，体现了由粗到精的无监督学习思想。在测试阶段将训练好的异常检测模型部署到计算机上实现对视频流数据中异常事件的实时推理检测。
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公开(公告)号：CN118429390A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410886045.7
申请日：2024-07-03
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06T7/269 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
摘要： 本发明公开了基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，该方法包括：获取目标对象的图像并进行图像预处理，构建目标对象合成视频帧；基于目标对象合成视频帧对视觉目标跟踪器进行训练，得到训练后的视觉目标跟踪器；基于训练后的视觉目标跟踪器，对目标对象进行跟踪，得到目标对象跟踪结果。通过使用本发明，能够实现跟踪器在任何无标注视频上进行训练，进而减少图像跟踪过程中的干扰因素从而提高跟踪精度。本发明作为基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，可广泛应用于视觉目标跟踪技术领域。
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公开(公告)号：CN118423246A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410516148.4
申请日：2024-04-27
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明提供一种基于机械势能预存储机制的瞬态运动供能指间交互设备，该无电池交互设备的能量转换模块包括运动能量采集单元以及发电单元，发电单元设于壳体内，包括基于机械势能预存储机制的双稳态/多稳态结构，发电单元与运动能量采集单元连接，用于通过双稳态/多稳态结构将运动能量采集的运动能量转换为电能；运动能量采集单元至少部分外露于壳体或与壳体的部分结构耦合，以采集使用对象提供的运动能量和将运动能量传输给发电单元。本发明利用双稳态/多稳态结构实现电能的获取，使得用户在完成规定的交互动作后，能够获取驱动交互设备工作的电能，无需设置电池和担心电池更换或充电的问题，提升交互体验，且减轻环境负担。
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