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公开(公告)号：CN101349382B
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN200810118591.7
申请日：2008-08-19
Applicant: 北方工业大学
IPC: F17D5/00
Abstract: 本发明涉及管道运输防盗预警系统，其包括主控台以及与主控台进行通信连接的至少一个分站和至少一个报警接收端，其中，所述分站包括：信号采集模块，其包括声波传感器和振动传感器，用于对运输管道周遭的声音和振动信号进行检测，并生成传感信号；信号处理模块，用于对来自所述信号采集模块的传感信号进行放大和滤波以及比较处理并产生监测信号输出；报警信息发送模块，用于根据所述监测信号向所述主控台发送分站报警信息；直流电源，用于为所述信号采集模块、信号处理模块和报警信息发送模块提供电力供应。本发明降低了自然界的干扰可能造成的误检和漏检。分站结构简单工作稳定，建站和维护方便，适于和利于大规模大范围多点布置。
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公开(公告)号：CN118898712A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410793483.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多重上下文U‑Net网络的复杂场景遥感图像分割方法，包括以下步骤：在U‑Net网络的编码器部分构建基于上下文Transformer的目标特征提取模块，通过该模块优化对遥感图像多类目标的特征提取；在跳层连接上加入多阶段卷积注意力模块，多阶段卷积注意力模块通过多阶段卷积捕获目标边界的多尺度上下文信息，之后通过结合坐标注意力机制捕获图像目标的全局信息，提升遥感图像边界分割精度；在U‑Net网络解码器部分构建了基于双阶段注意力的多尺度特征融合模块，实现对多类目标的特征提取能力，并改善网络模型对遥感图像边界信息的感知能力，提高遥感图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN112416603B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011448349.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于雾计算的联合优化系统和方法，包括：一个多层的架构，包括本地计算层、雾计算层和云计算层。本地计算层包括移动设备，雾服务器层包含多个雾服务器和一个FSM。联合优化计算卸载、数据压缩、能量回收和应用场景，并形成JCDEA算法。通过变换不同参数值，观察计算卸载策略的分布情况。最后，比较不同的卸载数据量、用户数量、应用场景和数据压缩率下的成本变化。本发明的优点是：得到了雾计算、本地计算和云计算之间的优劣，为之后雾服务器和云服务器的部署提供了参考。
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公开(公告)号：CN112630513A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011432770.5
申请日：2020-12-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01R19/165
Abstract: 本申请提供的本申请提供一种Boost电容电压检测电路，包括Boost电容电压判断电路和反相器放大电路；Boost电容电压判断电路，包括MOS管M1和MOS管M0，MOS管M1作为输入端，用于判断Boost电容电压；MOS管M0用于为Boost电容电压判断电路提供偏置电流；如果所述Boost电容电压小于所述MOS管M1的阈值电压，则反相器放大电路的输入电压降低，所述反相器放大电路输出所述Boost电容电压状态为欠压状态。通过MOS管M1自身的阈值电压判断Boost电容电压，所述MOS管M1的源极和栅极分别接在所述Boost电容的两端，如果所述Boost电容电压减小至所述MOS管M1的阈值电压，则所述反相器放大电路的输入电压降低，本申请实施例中利用反相器放大电路相当于一个粗略的比较器，进而输出所述Boost电容电压状态为欠压状态。
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公开(公告)号：CN103630975B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310075026.8
申请日：2013-03-08
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 中心波长和信道间隔可调的光梳状干涉仪，属于光纤通信领域，克服了现有光梳状干涉仪中心波长和信道间隔的不可调谐性、成本高、应用受限的问题。构成该光梳状干涉仪各器件的连接：掺杂光纤（1）的两端分别与第一、第二2×1光耦合器（21、22）的一字端口相连，第一、第二2×1光耦合器的分叉端口（211、221）分别经第一、第二光隔离器（61、62）与第一、第二长周期光栅（11、12）相连，第二长周期光栅与光带阻滤波器（7）相连；第一、第二光调制器（41、42）的输入端口分别与第一、第二泵浦光源（31、32）相连，其调制端口与信号发生器（5）相连，其输出端口分别与第一、第二2×1光耦合器的分叉端口（212、222）相连。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103023508B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210572977.1
申请日：2012-12-25
Applicant: 北方工业大学
IPC: H03M1/66
Abstract: 本发明公开了属于集成电路设计领域，具体涉及一种电流舵型数模转换器电流源单元电路。所述电路包括电流源模块、开关模块和数字控制模块，所述电流源模块包括电流源管Mb2和电流源管Mb1，数字控制模块包括第一信号输出端SWP和第二信号输出端SWN，第一信号输出端SWP和第二信号输出端SWN输出的信号相反。所述开关模块由控制信号处理模块和控制开关模块组成。本发明利用特殊连接的第一到第四MOS管M1、M2、M3和M4，将控制信号的变化幅度降低了大约两个阈值电压，降低了电流舵型数模转换器的输出信号毛刺，提高了动态性能，可以广泛使用在电流舵型数模转换器上。同时，互补控制开关的使用，也具有改善毛刺的作用。
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公开(公告)号：CN103630975A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310075026.8
申请日：2013-03-08
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 中心波长和信道间隔可调的光梳状干涉仪，属于光纤通信领域，克服了现有光梳状干涉仪中心波长和信道间隔的不可调谐性、成本高、应用受限的问题。构成该光梳状干涉仪各器件的连接：掺杂光纤（1）的两端分别与第一、第二2×1光耦合器（21、22）的一字端口相连，第一、第二2×1光耦合器的分叉端口（211、221）分别经第一、第二光隔离器（61、62）与第一、第二长周期光栅（11、12）相连，第二长周期光栅与光带阻滤波器（7）相连；第一、第二光调制器（41、42）的输入端口分别与第一、第二泵浦光源（31、32）相连，其调制端口与信号发生器（5）相连，其输出端口分别与第一、第二2×1光耦合器的分叉端口（212、222）相连。
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公开(公告)号：CN103023508A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210572977.1
申请日：2012-12-25
Applicant: 北方工业大学
IPC: H03M1/66
Abstract: 本发明属于集成电路设计领域，具体涉及一种电流舵型数模转换器电流源单元电路。所述电路包括电流源模块、开关模块和数字控制模块，所述电流源模块包括电流源管Mb2和电流源管Mb1，数字控制模块包括第一信号输出端SWP和第二信号输出端SWN，第一信号输出端SWP和第二信号输出端SWN输出的信号相反。所述开关模块由控制信号处理模块和控制开关模块组成。本发明利用特殊连接的第一到第四MOS管M1、M2、M3和M4，将控制信号的变化幅度降低了大约两个阈值电压，降低了电流舵型数模转换器的输出信号毛刺，提高了动态性能，可以广泛使用在电流舵型数模转换器上。同时，互补控制开关的使用，也具有改善毛刺的作用。
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公开(公告)号：CN118865097A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410753699.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种复杂云况背景下的光学遥感图像船舶检测方法，包括以下步骤，将图像输入主干特征提取网络，首先通过普通卷积层进行初步特征提取，降低图像尺寸的同时提升图像维度。然后，通过基于Mish激活函数的轻量化卷积模块(Mish‑Depthwise Separable Convolution block,MD‑block)和基于自注意力机制的全局特征提取模块(MobileVIT block,MV‑block)交叉作用，进行深层次的全局特征提取，以生成特征聚合的特征图。而完成主干特征提取步骤后，特征图将进入基于双向协调注意力机制的特征融合网络，通过双向注意力充分融合低层特征的细节信息和高层特征的语义信息，加强重要特征权重的同时弱化背景信息，从而提高复杂背景下的船舶目标检测性能。
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公开(公告)号：CN117524252B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311505530.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G10L25/30 , G10L25/51 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于醉汉模型的轻量化声学场景感知方法，包括：常规音频特征提取：常规音频特征通过特征转换模块处理，得到醉汉特征。常规模型训练。使用常规模型进行通道缩减和添加频率分组融合卷积的操作，以得到醉汉模型的初始版本。使用引导模块得到的初始版本的醉汉模型进行训练。使用常规模型作为教师模型，醉汉模型作为学生模型，通过知识蒸馏的方式来提升学生模型的性能。对融合后的轻量化模型进行评估，得到评估结果。根据评估结果，对轻量化模型进行优化和调整。得到最终的醉汉模型。将常规音频特征输入醉汉模型，得到声学场景感知结果。本发明的优点是：减少训练时间和计算资源的消耗，并且能获得较高的准确率和较低的损失值。
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