-
公开(公告)号：CN109146067B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201811373344.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于FPGA的Policy卷积神经网络加速器，涉及数字集成电路技术领域。该加速器包括输入缓冲模块、卷积模块、缩放模块和Softmax模块；输入缓冲模块将特征图数据输入到卷积模块；卷积模块完成对Policy卷积神经网络的各卷积层及ReLU激活函数的运算，并将运算结果输出到缩放模块；缩放模块将卷积模块输出的特征图数据，经过定点数转浮点数IP核转换成浮点数，然后与偏置数据进行浮点数相加完成位移过程，输出特征图数据，并送入Softmax模块；Softmax模块将由缩放模块输出的数据流进行指数计算；本发明提供的基于FPGA的Policy卷积神经网络加速器，在FPGA平台上实现深度强化学习算法AlphaGo策略网络的前向传播过程，在功耗、处理速度、存储器带宽需求等方面具有更大的优势。
-
公开(公告)号：CN110022155B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910169003.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 东北大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 本发明公开了一种采样阈值随输入信号变化的异步过电平采样模数转换器，当输入信号连续并且短的一直上升或者一直下降变化时，本电路通过比较器模块、计数器模块以及数模转换器模块模块配合来改变整个设计的阈值。外界输入信号触发比较器模块的输出改变，从而改变计数器模块的输出的二进制值，由译码器翻译出二进制值得改变，以此来控制数模转换器模块模块的开关，控制数模转换器模块模块的输出电压。该输出电压连接比较器模块的参考电压，改变了参考电压即改变了本设计的阈值。因此当连续并且短时间的一直上升或者一直下降变化的输入信号来临后，该电路可根据阈值分辨率的改变以此来减少采样次数，减低能耗。
-
公开(公告)号：CN109255340A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811271700.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种融合多种改进VGG网络的人脸识别方法，该方法在已有VGG19网络的基础上，通过删减其他卷积层或全连接层及其不同组合，或者改变不同层次卷积的卷积核数及全连接层结点数，生成两种及两种以不同结构的改进VGG网络；对训练样本人脸图像进行预处理，并扩充数据集；将扩充后的数据集放入改进后的VGG网络进行训练，每种网络对应采用不同的训练方法，产生多种稳定的VGG模型；将待识别的人脸图像同时放入多种模型进行识别，从多个识别结果中选取最终的识别结果。本发明使VGG网络更有效的提取深层次人脸隐含特征，提高了网络对不同人脸的区分能力，能综合提高人脸识别的准确率，适应不同特征的数据集。
-
公开(公告)号：CN109214367A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811252072.X
申请日：2018-10-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意机制的人脸检测方法，具有如下步骤：S1、图片预处理：将输入的固定大小的RGB图片分别转换到YCrCb颜色空间和Lab颜色空间，分别对三个颜色空间的图片进行预处理；S2、获取视觉显著图：通过GBVS算法得到预处理后图片所对应的视觉显著图，选择合适的权值系数进行线性组合得到最终视觉显著图；S3、获取人脸区域：对最终视觉显著图进行阈值分割得到粗模板，再对其进行形态学操作得到细模板，根据细模板得到人脸区域。本发明利用视觉注意机制获取视觉显著图，消除了复杂环境下光照、姿态、遮挡等因素的影响，避免了人工选择人脸位置的问题，自动、准确检测出人脸区域。
-
公开(公告)号：CN111079590B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911226415.X
申请日：2019-12-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及无人驾驶车辆他车行为预测技术领域，提供一种无人驾驶车辆的周边车辆行为预判方法。首先获取目标车辆的轨迹数据和环境数据；然后对轨迹数据进行特征值添加及标准化处理，提取变道、直行轨迹数据并进行类别标注，随机提取长度为dk的时间段内的数据，构成第kLSTM数据集；接着对环境数据进行数据清洗，提取变道、直行环境数据，并进行类别标注，得到RF数据集；再构建并训练周边车辆行为预判的第kLSTM深度神经网络模型及随机森林模型，并结合随机森林模型和第1、2LSTM深度神经网络模型，对目标车辆进行行为预判；在预测出变道行为后，进行车辆轨迹预测。本发明能够提高无人驾驶车辆行为及轨迹预测的准确性及实时性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109921794B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910169013.4
申请日：2019-03-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种迟滞可变的异步过电平采样模数转换器，包括：预处理模块、比较器模块、计数器模块、数模转换器模块、计时器模块和数据寄存器模块；根据输入信号的特征，采集信号时能有效的避免噪声影响，有效信号来临时，迟滞消失避免错过有效信号的采集，在一定时间内，若没有信号输入，则迟滞出现，避免噪声干扰，一级电阻式的模数转换器电路，采用首部电阻串单元、多个中间电阻串单元和尾部电阻串单元结构，在无有效信号时或一段时间内没有信号输入，比较器Ⅰ和比较器Ⅱ有各自的向上和向下的迟滞，当有效信号来临时,比较器Ⅰ、比较器Ⅱ无迟滞电压，很好的采集到有效信号，减少有效信号来临后，迟滞导致的有效信号采集缺失。
-
公开(公告)号：CN109858412A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910049839.7
申请日：2019-01-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法。本发明方法，包括如下步骤：对采集到的待识别视频进行预处理，获取每帧待识别视频的唇部图像序列；将预处理后的唇部图像序列作为输入，馈送入构建的混合卷积神经网络进行短期时空特征和长期时空特征提取；将所述长期时空特征输入连接时序分类器获得识别概率结果，对所述识别概率结果进行解码处理，获得唇语识别结果。本发明通过混合卷积神经网络同时学习唇部运动的空间和时间特征，同时通过两层Bi-GRU网络将短期时空特征和长期时空特征结合起来，并使用连接时序分类训练网络，提高了唇语识别的速度与精确度。
-
公开(公告)号：CN109104190A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811142043.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多次采样的时间数字转换电路，包括使能复位信号生成模块、Start延迟环、Stop延迟环、信号检测器、Start延迟环和Stop延迟环计数器、计数器寄存器、ROM存储器、ROM存储器寄存器、数据处理器、数据处理器寄存器。Start、Stop信号输入电路中，分别进入Start和Stop延迟环中传播，每个延迟环的最后一个延迟单元后连接计数器，输出连接寄存器，使能复位信号生成模块接在计数器上，同时每个延迟环的输出分别接16个信号检测器对信号进行多次采样，采样结果输入ROM存储器中，输出连接寄存器，计数器寄存器、ROM存储器寄存器的结果作为数据处理器的输入，输出连接寄存器。本发明的技术方案解决了现有的时间数字转换器测量精度低的问题，实现了更高的测量精度。
-
公开(公告)号：CN104320341A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410571169.2
申请日：2014-10-23
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/771 , H04L12/865
Abstract: 一种路由自适应异步2D-Torus片上网络及其设计方法，多个异步路由节点按照2D-Torus拓扑结构和异步握手通信机制构建片上网络；每个异步路由节点具有东向、西向、南向、北向和本地端口共五个端口，每一端口均包括输入端、数据接收模块、数据解码模块、路由计算模块、交叉开关模块、数据仲裁模块、数据编码模块、数据发送模块和输出端；该方法包括：设计异步路由节点具有的各个端口的接口行为，并对异步路由节点内部的数据流向进行描述；对异步片上网络中传输数据的数据结构进行设计；利用异步有限状态机的方法设计端口中的模块；完成各个模块的硬件编程；构建异步路由节点；构建N×N的异步2D-Torus片上网络。
-
公开(公告)号：CN109472808B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201811410461.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种获取视频中运动目标的检测方法，包括如下步骤：S1：采用背景差分检测算法获取运动目标差分图像Ⅰ，利用FPGA将运动目标差分图像Ⅰ转化为运动目标二值化图像Ⅰ；背景差分检测算法采用优化的高斯混合模型建立背景模型，优化的高斯混合模型包括对方差采用单向下限阈值的方法进行修改；S2：采用六帧差分法获取运动目标差分图像Ⅱ，利用FPGA将运动目标差分图像Ⅱ转化为运动目标二值化图像Ⅱ；六帧差分法通过随变性最佳阈值的方法修改分割阈值；S3：通过FPGA进行与运算融合并通过形态学目标重构方法处理融合后图像，并通过连通性检验方法得到检测到的视频中的运动目标。本发明解决了现有的运动目标检测方法计算量大不易实现及效果不理想的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.023 seconds)
