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公开(公告)号：CN119745327A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411880881.0
申请日：2024-12-19
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝光LED诱导的荧光成像龋病检测装置，属于龋病检测技术领域。本发明所述装置包括LED光源和滤光片；LED光源对准牙齿表面，光源发出特定波长的光，该光照射到牙齿表面；使附着于牙齿表面的牙菌斑产生荧光，荧光通过滤光片。滤光片用于滤除光源光干扰及环境光干扰，只留下特定波长的光。滤光后光信号进入手机CCD成像，完成龋病检测。本发明所述检测装置简单便携，成本低，实用性强，便于家庭早期龋齿的检测及预防。
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公开(公告)号：CN113298097A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110847200.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的特征点提取方法、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明首先使用公共的卷积神经网络编码器1对输入的任意尺寸灰度图像提取低维特征；然后将特征点检测与描述子的生成进行解耦合，将低维度特征分别送入特征点检测解码器和卷积神经网络编码器2；描述子解码器利用特征点解码器输出的特征点坐标，对卷积神经网络编码器2输出的高维特征张量进行插值，以提取对应特征点的描述子。本发明在保持和传统提取方案相似的精度的同时，大幅度降低计算复杂度，为特征点提取方案在嵌入式平台的部署提供可能性。
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公开(公告)号：CN117876206B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410068385.9
申请日：2024-01-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可重构计算阵列的金字塔光流加速电路，属于计算机视觉技术领域。本发明包括：光流控制模块、参数配置单元、主存储器、图像金字塔构建模块、自适应初始光流生成模块和光流计算核；光流控制模块用于控制各单元模块之间的逻辑信号和数据的交互，参数配置单元用于配置光流计算相关参数；图像金字塔构建模块用于对原始图像进行实时下采样；主存储器用于存储特征点和图像金字塔数据等；自适应初始光流生成模块用于为光流迭代运算提供适用的初值，以减少迭代次数，光流计算核用于完成所有的光流计算操作。本发明通过为光流迭代提供合适的初值，迭代次数有可观地减小，光流计算的速率得到了显著提升，且具备较高的灵活度和帧速率。
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公开(公告)号：CN117765084B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410194233.3
申请日：2024-02-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态分支预测的迭代求解的面向视觉定位方法，属于视觉定位技术领域。本发明既能在收敛速度和求解效果上都有不错的表现，又能减少迭代算法的复杂度，实现快速计算。相较于视觉定位通常的迭代求解方式，本发明不管是对成功迭代还是对失败迭代，都减少了冗余的计算，显著减少了迭代过程的复杂度，同时显著减少了现有视觉定位的迭代处理的串行步骤，提升了运行速度；特别地对于失败迭代，不仅减少了构建标准方程带来的冗余计算，而且使用除法快速求解来代替复杂的乔莱斯基分解法，极大地提升了失败迭代情况下的速度。本发明适用于对实时性要求高的基于迭代求解的视觉定位应用，减少了视觉定位的算法复杂度，提高了运行速度。
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公开(公告)号：CN117705107A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410170461.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段稀疏舒尔补的面向视觉惯性定位方法，属于视觉定位技术领域。本发明使用两阶段稀疏舒尔补将对海森矩阵进行降维处理，不仅显著降低了面向视觉惯性定位时的方程组求解的计算量，从而提升面向视觉惯性定位的定位效率，同时还利用海森矩阵的特殊稀疏性来进一步减少降维过程中产生的计算量。此外，本发明方法还通过惯性变量和路标点变量的并行求解模式，以进一步减少冗余计算，提升面向视觉惯性定位的定位效率。本发明实施例方法在保证计算精度的同时提升了同步定位的运算速度，使其更好地应用到自动驾驶，移动机器人，增强现实等应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326856A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110884790.4
申请日：2021-08-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配困难度的自适应的两阶段特征点匹配方法，属于图像处理技术领域。本发明的技术方案为：首先基于图片对之间的图片差异度来选择后续的具体匹配方式，若图片差异度较小，则直接基于特征点的描述子之间的欧式距离进行匹配处理；否则，对各图片的特征点的位置信息进行升维处理，使其维度与描述子的维度一致，再将描述子与升维之后的位置信息相加，得到每个特征点的新的描述子，再通过注意力聚合处理，得到每个特征点的匹配描述子，基于匹配描述子之间的内积进行匹配处理。本发明用于图像对的特征点匹配，实现了自适应的两阶段特征点匹配，提升了匹配的准确性和处理效率。
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公开(公告)号：CN111738427B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010815191.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络的运算电路，属于神经网络的硬件实现。本发明通过对卷积计算中乘法器的输出数据配置缩放因子，以动态调整其输出数据的大小；并在进行卷积中的累加操作时，动态量化计算后的结果数据，以保证数据的有效精度，进而保持同层数据的尺度统一，并在对结果数据的截位操作时，通过数据溢出检测，使其自适应进行饱和截位；本发明还基于所提出的自适应的阈值调整技术对进入乘法器的数据进行阈值判断，从而在保证精度的情况下将部分接近0值的数绕过乘法计算，以及基于所提出的可配置的压缩传输技术，对游程编码方式进行可配置化改进，使其满足不同的网络压缩需求。本发明不仅提升神经网络推理过程的数据精度，且节省硬件资源开销。
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公开(公告)号：CN111738427A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010815191.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络的运算电路，属于神经网络的硬件实现。本发明通过对卷积计算中乘法器的输出数据配置缩放因子，以动态调整其输出数据的大小；并在进行卷积中的累加操作时，动态量化计算后的结果数据，以保证数据的有效精度，进而保持同层数据的尺度统一，并在对结果数据的截位操作时，通过数据溢出检测，使其自适应进行饱和截位；本发明还基于所提出的自适应的阈值调整技术对进入乘法器的数据进行阈值判断，从而在保证精度的情况下将部分接近0值的数绕过乘法计算，以及基于所提出的可配置的压缩传输技术，对游程编码方式进行可配置化改进，使其满足不同的网络压缩需求。本发明不仅提升神经网络推理过程的数据精度，且节省硬件资源开销。
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公开(公告)号：CN117705107B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410170461.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段稀疏舒尔补的面向视觉惯性定位方法，属于视觉定位技术领域。本发明使用两阶段稀疏舒尔补将对海森矩阵进行降维处理，不仅显著降低了面向视觉惯性定位时的方程组求解的计算量，从而提升面向视觉惯性定位的定位效率，同时还利用海森矩阵的特殊稀疏性来进一步减少降维过程中产生的计算量。此外，本发明方法还通过惯性变量和路标点变量的并行求解模式，以进一步减少冗余计算，提升面向视觉惯性定位的定位效率。本发明实施例方法在保证计算精度的同时提升了同步定位的运算速度，使其更好地应用到自动驾驶，移动机器人，增强现实等应用。
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公开(公告)号：CN117765084A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194233.3
申请日：2024-02-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态分支预测的迭代求解的面向视觉定位方法，属于视觉定位技术领域。本发明既能在收敛速度和求解效果上都有不错的表现，又能减少迭代算法的复杂度，实现快速计算。相较于视觉定位通常的迭代求解方式，本发明不管是对成功迭代还是对失败迭代，都减少了冗余的计算，显著减少了迭代过程的复杂度，同时显著减少了现有视觉定位的迭代处理的串行步骤，提升了运行速度；特别地对于失败迭代，不仅减少了构建标准方程带来的冗余计算，而且使用除法快速求解来代替复杂的乔莱斯基分解法，极大地提升了失败迭代情况下的速度。本发明适用于对实时性要求高的基于迭代求解的视觉定位应用，减少了视觉定位的算法复杂度，提高了运行速度。
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