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公开(公告)号：CN118263204A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410273432.3
申请日：2024-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L23/367 , H01L23/373 , H01L29/06 , H01L21/335 , H01L29/772
Abstract: 本发明涉及一种直接键合的金刚石基氮化镓晶体管及其制备方法，其中，晶体管包括：第一金刚石层、第一Si纳米层、外延结构、电极结构、介质层、第二Si纳米层、第二金刚石层，其中，所述第一Si纳米层位于所述第一金刚石层的表面；所述外延结构位于所述第一Si纳米层的表面；所述电极结构位于所述外延结构的表面；所述介质层位于所述外延结构的表面，且覆盖所述电极结构；所述第二Si纳米层位于所述介质层的表面；所述第二金刚石层位于所述第二Si纳米层的表面。通过第一Si纳米层将第一金刚石层键合在器件的一端，并通过第二Si纳米层将第二金刚石层键合在器件的另一端，使得器件能够通过两端同时散热，增加了散热路径，提高了散热效率。
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公开(公告)号：CN110992342B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911230485.2
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于3DATV约束的SPCP红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：构建原始图像的三阶张量；步骤2：构建原始图像的先验权重张量；步骤3：利用张量核函数和张量l1范数，结合3DATV约束，构建目标函数，把原始的目标检测问题转化为SPCP问题，并利用ADMM求解目标函数获取背景张量以及目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明克服了现有方法对噪声鲁棒性低，对边缘抑制力弱，对复杂场景适应性差等缺点，增强了目标形状的保持能力，提高了目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111723748B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010576698.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/40 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本项目属于遥感图像处理中的目标识别领域，提供一种红外遥感图像舰船检测方法，解决现有基于人工设计特征的检测方法过程繁琐、鲁棒性低、适用范围窄等问题和基于深度学习红外遥感图像复杂海洋环境下舰船目标小，存在大量漏检和误检的问题。其主要方案包括，创建红外遥感舰船数据集，进行线下数据增强，并将数据集划分成训练集、验证集、测试集；将划分后的训练集输入改进的RefineDet检测网络进行训练，该检测网络的核心是基础特征提取网络ResNet101和结合视觉显著性模块CBAM的特征金字塔特征融合模块FPN，检测过程是一种两步级联回归的模式，将有助于提高舰船目标的类别识别和位置回归精度，网络输出阈值过滤后的类别置信度和回归框再采用非极大值抑制即得最终的舰船目标检测结果。
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公开(公告)号：CN111027493A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911284456.4
申请日：2019-12-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习多网络软融合的行人检测方法，涉及图像处理、目标检测及深度学习技术领域；其包括S1：输入待处理图像；S2：将待处理图像输入一个以Darknet-53为基础网络的YOLO v3行人候选区生成器中，生成行人候选区；S3：将待处理图像输入前端预测模块，输出C个特征图；S4：将C个特征图输入语义分割系统，输出C个包含上下文信息的特征图；S5：将语义分割系统的结果与行人候选区生成器产生的行人候选结果进行融合；S6：输出检测图像。本发明并行软融合行人候选区生成器和语义分割两个系统，高效地检测各种挑战场景下的行人，同时提高了对小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN116781082A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310553832.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03M1/34
Abstract: 本发明提供了一种基于分段电容阵列的模数转换器性能的重构电路及方法，重构电路包括高精度比较器、中精度比较器以及三段式电容阵列，通过连接不同的比较器以及切换开关来改变电容阵列结构和输入信号的输入方式，使得模数转换器在高精度工作模式与中精度工作模式之间切换，从而实现对输入信号的采样以及量化输出。本发明高精度工作模式使用较大的高位电容阵列采样并且使用高精度的比较器，具有更高的功耗更低的速度；中精度工作模式通过高位电容接地方式进行中精度重构，同时使用中精度高速比较器以及部分模数转换器逻辑，整体上提高速度降低功耗。本发明简化了重构操作，节省了重构开关，避免开关的非理想效应对模数转换器量化过程的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288778B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011199875.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本项目属于红外遥感图像处理中的目标检测领域，提供一种基于多帧回归深度网络的红外小目标检测方法，解决现有的基于单帧图像的检测方法鲁棒性低、适用范围窄等问题和红外小目标检测存在大量误检的问题。其主要方案包括，创建多帧的红外小目标数据集，基于多帧提取的差分并集图和局部可变阈值分割得到单帧目标候选区域，通过多帧轨迹关联提取候选区域的一维特征，并创建特征数据集。将数据集输入到长短期记忆回归网络进行训练，将输入测试数据到回归网络，根据网络输出得到数据类别，最后在目标候选区域图像上保留小目标，去除其他虚警区域，即得到最终的小目标检测结果。
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公开(公告)号：CN112288778A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011199875.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本项目属于红外遥感图像处理中的目标检测领域，提供一种基于多帧回归深度网络的红外小目标检测方法，解决现有的基于单帧图像的检测方法鲁棒性低、适用范围窄等问题和红外小目标检测存在大量误检的问题。其主要方案包括，创建多帧的红外小目标数据集，基于多帧提取的差分并集图和局部可变阈值分割得到单帧目标候选区域，通过多帧轨迹关联提取候选区域的一维特征，并创建特征数据集。将数据集输入到长短期记忆回归网络进行训练，将输入测试数据到回归网络，根据网络输出得到数据类别，最后在目标候选区域图像上保留小目标，去除其他虚警区域，即得到最终的小目标检测结果。
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公开(公告)号：CN116524577A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310814684.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于渐进细化算法的人像抠图方法，属于计算机视觉中的图像分割技术领域，具体为：构建由图像数据组成的训练集，并进行预处理，得到向量形式的alpha图集合，以及正则化图像向量集合；构建基于渐进细化算法的软分割模型，具体在编码器与解码器之间增加SE模块，在解码器的最后L层分别添加对应的输出层，并在相邻输出层之间增加渐进细化模块，上一渐进细化模块的输出为下一渐进细化模块的输入；以正则化图像向量集合为输入，向量形式的alpha图集合为训练目标，将待处理的图像数据输入至训练后软分割模型，输出人像抠图结果。本发明更加专注人像边缘的细节，无需使用三值图，即可实现端到端的抠图效果。
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公开(公告)号：CN110992342A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911230485.2
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于3DATV约束的SPCP红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：构建原始图像的三阶张量；步骤2：构建原始图像的先验权重张量；步骤3：利用张量核函数和张量l1范数，结合3DATV约束，构建目标函数，把原始的目标检测问题转化为SPCP问题，并利用ADMM求解目标函数获取背景张量以及目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明克服了现有方法对噪声鲁棒性低，对边缘抑制力弱，对复杂场景适应性差等缺点，增强了目标形状的保持能力，提高了目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117353734A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311216445.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于第二级复用的高能效两步式SAR ADC，包括：采样开关、第一级SAR ADC、第二级SAR ADC、余量放大器、DAS检测跳过逻辑模块和数字矫正电路；通过将第二级SAR ADC复用于第一量化阶段，省去了第一级SAR ADC中的其他部件，使得第一级SAR ADC只需设置第一级DAC电容阵列就能够实现第一量化阶段；并通过DAS检测跳过逻辑模块输出检测切换码，使得第一级DAC电容阵列只用根据检测切换码进行一次切换，就能够得到余量信息，跳过了第一级DAC电容阵列不必要的切换，相比传统的两步式SAR ADC，极大的减少了功耗，实现高能效和高效率。
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