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公开(公告)号：CN106526533B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201611025627.8
申请日：2016-11-14
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供一种微孔径MEMS声阵列传感器及其使用方法，包括依次连接的MEMS声阵列、声信号预处理器、微控制器和微处理器，所述MEMS声阵列包括多个呈中心对称均匀分布的MEMS传声器；所述声信号预处理器包括多路与所述MEMS传声器一一对应连接的滤波器、以及与各滤波器分别连接的多通道增益调节模块；所述微控制器包括相互连接的AD转换模块和抗虚警模块；所述微处理器包括依次连接的目标检测模块、信号增强模块、分类识别模块和DOA估计模块。本发明的传感器功耗低、体积小、重量轻。
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公开(公告)号：CN106526533A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611025627.8
申请日：2016-11-14
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种微孔径MEMS声阵列传感器及其使用方法，包括依次连接的MEMS声阵列、声信号预处理器、微控制器和微处理器，所述MEMS声阵列包括多个呈中心对称均匀分布的MEMS传声器；所述声信号预处理器包括多路与所述MEMS传声器一一对应连接的滤波器、以及与各滤波器分别连接的多通道增益调节模块；所述微控制器包括相互连接的AD转换模块和抗虚警模块；所述微处理器包括依次连接的目标检测模块、信号增强模块、分类识别模块和DOA估计模块。本发明的传感器功耗低、体积小、重量轻。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103473553A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310362837.6
申请日：2013-08-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于声震复合传感器的运动目标识别方法，将声音传感器和震动传感器复合在一起，组成声震复合传感器，同时采集环境中的声响信号和震动信号，并根据声响传感器与震动传感器的报警情况判断当前环境风噪的大小，在风噪较小时采用声响信号进行目标识别，在风噪较大时采用震动信号进行目标识别。本发明根据环境噪声的情况选用不同的信号进行目标识别，不会因为噪声大而导致分类失效，也不会因地质条件的不同而导致分类率不高。
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公开(公告)号：CN103400159A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310338002.7
申请日：2013-08-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种快速移动场景中的目标分类识别方法及分类器获取方法，该识别方法包括：计算典型快速移动场景中目标样本的信噪比动态范围和不同信噪比条件下目标样本的种类特征，确定信噪比的划分级数N和划分界限，将信噪比动态范围划分为N个归类区间；将分别归类于N个不同的归类区间的N个目标样本信号进行特征提取和优化，获得目标样本的特征数据集；将特征数据集分别输入既定的分类器进行训练，获得与N个归类区间一一对应的N组分类器参数，进而获得N个目标分类器；将待分类的目标信号的特征数据输入与自身所属信噪比级数对应的目标分类器中进行识别，获得分类结果。本发明有效提高了目标离传感器较远、信噪比较低情况下的识别率。
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公开(公告)号：CN104182990B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201410395358.9
申请日：2014-08-12
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及一种实时序列图像运动目标区域获取方法，包括以下步骤：对获取的静态图像序列做帧差处理，获得帧差图像序列；将帧差图像序列的每一帧分割成W×H子区域，并计算每个子区域能量对数值；根据每个子区域能量对数值获取每个子区域的特征值；判断每个子区域是否属于运动目标区域；得到整体运动目标区域。本发明能够适应复杂背景和自然环境等情况。
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公开(公告)号：CN104182976B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410395284.9
申请日：2014-08-12
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及野外运动目标精细化提取方法，包括：获取包含运动目标的序列图像，并对序列图像进行预处理；将预处理后的序列图逐帧做差后分割为多个栅格，根据栅格的特征值确定目标所在的运动区域，并利用栅格法提取目标的运动区域进一步缩小目标范围；在目标的运动区域内对背景进行建模，通过背景减除法得到目标的二值化图，并对所述二值化图进行带反馈的像素级处理；将处理后的二值化图映射到目标所在的彩色图区域，并对所述彩色图区域进行超像素分割；将该分割结果和二值化图进行融合，根据融合结果，计算每个超像素的置信度，阈值化后最终得到精细化的运动目标。本发明可以在复杂背景下实现较实时、鲁棒、精细的野外运动目标的
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公开(公告)号：CN103400159B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310338002.7
申请日：2013-08-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种快速移动场景中的目标分类识别方法及分类器获取方法，该识别方法包括：计算典型快速移动场景中目标样本的信噪比动态范围和不同信噪比条件下目标样本的种类特征，确定信噪比的划分级数N和划分界限，将信噪比动态范围划分为N个归类区间；将分别归类于N个不同的归类区间的N个目标样本信号进行特征提取和优化，获得目标样本的特征数据集；将特征数据集分别输入既定的分类器进行训练，获得与N个归类区间一一对应的N组分类器参数，进而获得N个目标分类器；将待分类的目标信号的特征数据输入与自身所属信噪比级数对应的目标分类器中进行识别，获得分类结果。本发明有效提高了目标离传感器较远、信噪比较低情况下的识别率。
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