-
公开(公告)号：CN117411977A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311331303.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于阻变器件的红外遥感信息处理系统，涉及计算机技术领域。包括：信号处理模块通过可编程逻辑电路将图像数据进行预处理后形成缓存数据，发送编码信号，发送控制信号；将缓存数据与算法参数矩阵进行向量‑矩阵运算，产生经边缘检测的图像数据；数模转换模块输出模拟电压；模拟开关模块发送不同状态的字线控制电压；阻变器件模块将模拟电压放大后产生参考电压和扫描电压，在字线控制电压驱动下，将阻变器件的阻值信息引入RC放电回路，输出电压接入比较器，与参考电压进行比较，获得算法参数矩阵；数据发送模块将经边缘检测的图像数据输出至分系统。解决传统信号处理架构难以满足大规模向量‑矩阵运算的问题。
-
公开(公告)号：CN117313810A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311181942.X
申请日：2023-09-13
Abstract: 本发明公开了一种基于1T1R忆阻器和原位计算的二值神经网络加速系统，涉及半导体集成电路和神经网络领域。本发明利用了1T1R忆阻器阵列中忆阻器的存储特性，并设计了原位计算计数器电路和对应的输入数据编码方法，通过存内计算的结构对二值神经网络进行加速。因为本发明不包含ADC结构，所以在对网络进行加速的同时也具有高可靠性。相较于传统的忆阻器村内计算加速器，本发明不仅只需要用到忆阻器的两个状态，具有很高的硬件实现性，而且无ADC结构，具有更高的集成度和可靠性。本发明可以应用于高实时性的目标识别、图像分类、点云分类、语义分割、自然语言处理、人体姿态估计。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119961120A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411965156.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本说明书公开一种基于红外信号处理系统的忆阻器性能验证实现方法，涉及忆阻器技术领域。该方法通过主控计算机控制目标模拟器发出红外信号，作为模拟目标；红外探测装置的光学镜头实时接收目标辐射的红外信号；红外探测器将所述红外信号转化为电信号，传递给红外成像电路；红外成像电路采集所述电信号，将其转化为数字图像信号；红外上位机对红外图像进行可视化，将红外图像下发给搭载忆阻器的集成板卡；集成板卡对所述红外图像进行图像校正和目标检测，并将图像和目标信息回传给上位机显示；解决了忆阻器芯片性能无法验证的问题。
-
公开(公告)号：CN119964029A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411936251.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于红外图像的轻量化目标检测方法、装置及设备，涉及计算机视觉与人工智能领域。该方法通过构建无人机红外图像目标检测数据集及图像预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建双流YOLOv5m网络和剪枝后的YOLOv5n网络；使用无人机训练集分别训练双流YOLOv5m网络和剪枝后YOLOv5n网络，得到初始教师模型和初始学生模型；利用初始教师模型对初始学生模型进行知识蒸馏训练得到优化后的学生模型，将优化后的学生模型应用于无人机测试集中。解决了现有红外目标检测方法模型较为臃肿，模型参数量大，不能满足边缘计算平台使用的问题。该方法有减少网络的参数数量和计算复杂度，在算力受限的情况下显著提升红外无人机图像目标检测的速度和准确率。
-
公开(公告)号：CN119399511A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411246365.2
申请日：2024-09-06
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/06
Abstract: 本发明属于雷达和红外信号处理的技术领域，具体公开了一种基于时序卷积网络的雷达红外信号特征提取和融合方法，包括：得到待提取特征的雷达时频数据和雷达距离‑多普勒图，得到待提取特征的红外图像；利用时序全连接网络对雷达时频数据进行特征提取得到雷达时频数据特征，并利用时序卷积网络分别对雷达距离‑多普勒图和红外图像进行特征提取，得到雷达距离‑多普勒图特征和红外图像特征；将雷达时频数据特征作为主特征，分别与雷达距离‑多普勒图特征和红外图像特征进行交叉注意力计算，得到中间特征；将中间特征进行融合，得到融合特征，以利用融合特征进行目标识别。本方案解决了现有的雷达红外信号特征提取和融合的可靠性和精度较低的技术难题。
-
公开(公告)号：CN118268932A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410281885.0
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本说明书提供了一种基于边缘‑云计算架构的刀具状态监测方法及系统，涉及刀具状态监测技术领域。该方法包括实时获取刀具的监测信号；将监测信号去噪，根据灰度像素强度转化为灰度图像；以灰度图像为输入，通过卷积神经网络，获得刀具磨损状态识别结果；根据刀具磨损状态识别结果，构建随机森林模型；以刀具磨损状态识别结果作为输入，通过随机森林模型，获得预测结果。上述监测方法能够通过将监测信号转化为灰度图像，以进行数据压缩，适用于设备内存和算力约束限制较大的情况，再通过构建的随机森林模型，得到最准确的识别结果，即为预测结果，可大大提升刀具磨损状态结果的预测精度。
-
公开(公告)号：CN117614443A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311564510.7
申请日：2023-11-22
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，属于模拟集成电路领域。该电路包括：延迟锁相环和静态相差修正电路，延迟锁相环的输入接参考信号和反馈信号，用于对参考时钟信号和反馈信号进行预锁定，使反馈信号与参考时钟信号之间产生静态相差后输出至静态相差修正电路；所述静态相差修正电路用于获取静态相差并将其量化成两个电容上的直流电压传输至神经网络修正单元，然后在神经网络修正单元中利用神经网络进行迭代训练，得到用于修正反馈信号的修正电压，以改善延迟锁相环的相位偏移，从而使延迟锁相环获得更小的静态相差。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.022 seconds)
