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公开(公告)号：CN111314009A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010102498.8
申请日：2020-02-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及了一种目标射电源跟踪观测的数字接收装置、系统及方法，旨在解决现有技术无法实现综合孔径射电望远镜的数字接收系统对目标射电源的精确跟踪观测的问题。本发明包括：模数转换、多项滤波、快速傅立叶变换及相位补偿模块，对输入天线信号进行处理后输出目标射电源的频谱信号；还包括，标准时间获取模块获取标准时间戳；通信模块与上位机通讯；延时参数暂存模块存储待补偿延时参数；控制使能模块生成使能信号；延时模块进行延时；相位参数生成模块暂存待补偿延时参数并转换为相位补偿参数。本发明精确同步启动，待补偿参数实时更新与对齐，补偿随时间变化的延时差，实现对目标射电源准确与精确的跟踪观测。
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公开(公告)号：CN117540782A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311245410.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于FPGA的脉冲神经网络加速系统及电子设备，所述系统包括：嵌入式CPU、内存和至少两个脉冲单元；其中，每个脉冲单元均包括：块存储器、全连接模块、分布式RAM和神经元模块；块存储器用于存储所连接的全连接模块所需的定点权重；全连接模块用于对定点权重和输入脉冲进行乘加运算，产生当前时间步的突触电流；分布式RAM用于存储上一个时间步的膜电压，神经元模块用于根据上一个时间步的膜电压以及当前时间步的突触电流，计算当前时间步的膜电压，并根据当前时间步的膜电压，确定当前时间步的输出脉冲。本发明在FPGA平台上，实现实时、高效的加速脉冲神经网络。
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公开(公告)号：CN113885366B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110949344.7
申请日：2021-11-01
Applicant: 芯跳科技(广州)有限公司 , 广东人工智能与先进计算研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种大数据处理的监测系统及方法，涉及数据处理技术领域，该系统包括：上位机控制模块、协议解析模块以及运行监测模块，其中所述数据采集缓存模块、所述数据预处理模块、所述数据计算模块、所述处理结果缓存模块、所述处理结果打包模块和所述万兆网模块均与所述协议解析模块以及所述运行监测模块建立连接，所述上位机控制模块、所述运行监测模块与所述协议解析模块建立连接，本发明实现快速定位错误关键点以便于及时修复问题，减少经济损失，极大提高了调试维护效率。
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公开(公告)号：CN116318498A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211516174.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 广东人工智能与先进计算研究院
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明涉及射电天文信号采集处理技术领域，尤其涉及一种射电日像仪数字相关系统和同步方法。本发明的日像仪数字相关系统通过授时信号接收模块接收授时信号，对授时信号进行解码得到绝对时间信息，并将绝对时间信息分别发送给显控单元模块、信号采集处理模块和存储服务器模块；显控单元模块用于根据绝对时间信息向信号采集处理模块下发延时补偿参数，同时向信号采集处理模块和存储服务器模块下发启动和停止控制指令；信号采集处理模块用于模拟信号的采集和处理，并根据绝对时间信息确定对应的延时补偿参数，采用对应的延时补偿参数对信号采集处理模块对应的采集通道进行延时补偿，以保证日像仪数字接收系统精确运行。
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公开(公告)号：CN113358120B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110624291.1
申请日：2021-06-04
Applicant: 广东人工智能与先进计算研究院 , 芯跳科技(广州)有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种传感器的采样方法以及相关装置，该采样方法包括：对多个传感模块设置共同使用的采样周期，每个传感模块包括多个传感器，采样周期均满足每个传感器的采样规范；从采样周期中至少划分出每个传感器产生数据的置信时间作为更新区间，采集数据的置信时间作为采集区间；检测每个传感模块中传感器在采样周期中的运行状态；若每个运行状态在更新区间内均为更新数据的状态，则截止采集区间分别对每个传感模块完成采集传感器产生的数据的操作。上述方法通过设置共同使用的采样周期，对采样周期进行区域划分，在特定的区域中判断传感器的运行状态，依据运行状态确定对多个传感器进行同步数据采集的时机，能保证采集到的数据是同步且对齐的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111739064B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010590873.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 广东人工智能与先进计算研究院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于视频中目标跟踪的方法及存储设备和控制设备，旨在解决现有技术中实时性差的问题。本发明的方法包括：对图像序列进行预处理得到待处理子图像序列；对待处理子图像序列中的第一帧及第二帧图像进行运动检测及聚类，进而选择目标区域；对第3帧及其之后的各帧，将当前帧与相邻的上一帧进行运动检测、聚类即筛选，得到子目标候选区域；从目标区域和每个子目标候选区域中分别提取图像特征并进行匹配；将匹配度高于第一阈值的子目标候选区域作为当前帧的跟踪结果；将匹配度高于第二阈值的子目标候选区域更新为后续帧跟踪的目标区域。本发明具备特征提取时间短且有效，匹配效果强，跟踪实时性高的优势。
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公开(公告)号：CN116996417B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311247018.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: H04L43/0829 , H04L47/12 , H04L49/90
Abstract: 本发明属于通信技术领域，提供了一种多源端口数据存储方法及装置，该多源端口数据存储方法包括：获取多个设备网口的信号周期数据；对多个设备网口的信号周期数据分别进行标记，并分别缓存至各设备网口对应的缓冲池的目标缓冲行区域；在多个设备网口对应的缓冲池的目标缓冲行区域的下一个缓冲行区域接收到信号周期数据中的任一项数据包的情况下，确定信号周期数据缓存完成。本发明所述方法利用多个缓冲池对不同网口的输入数据进行有序缓存，能够改善接收端发生数据拥塞的情况，利用当前缓冲行区的缓存结果能够快速确定数据丢包信息，优化了面向多源端口的数据实时接收缓存和实时丢包检测流程，提高了多源端口数据存储效率。
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公开(公告)号：CN116150684A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310077438.9
申请日：2023-01-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 广东人工智能与先进计算研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的触觉属性识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中方法包括：获取目标材料的触觉数据序列；将触觉数据序列输入至触觉属性识别模型中的注意力机制模块，得到目标材料的特征向量；将特征向量输入至触觉属性识别模型中的识别模块，得到目标材料的触觉属性识别结果；触觉属性识别结果用于形容目标材料的表面特征；触觉属性识别模型是基于多种类型的样本材料的触觉数据序列，以及样本材料对应的触觉属性标签进行训练得到的。本发明提供的基于注意力机制的触觉属性识别方法及装置，解决了触觉属性识别的识别效率和识别精度较差的缺陷，实现高效精准地进行触觉属性识别。
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公开(公告)号：CN113450903B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110724802.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 广东人工智能与先进计算研究院 , 中国科学院自动化研究所 , 芯跳科技(广州)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种人体动作映射方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：在本实施例中，从多个惯性测量单元读取惯性数据，多个惯性测量单元贴装在用户的身体部位上，部分相邻两个惯性测量单元之间间隔用户的身体关节，将惯性数据融合为惯性测量单元在空间中的姿态，根据相邻两个惯性测量单元对应的姿态计算身体关节的关节角，将关节角映射至机器人的机器关节，驱动机器人移动，直至相邻机器关节到达关节角，通过直接计算惯性测量单元的姿态计算身体关节的关节角，将关节角映射至机器人的机器关节，操作简单，减少计算复杂度，提高计算频率，使得机器人跟随的程度高、相应的速度快，可以指导机器人实现多种灵巧动作。
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公开(公告)号：CN111506294B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010286526.6
申请日：2020-04-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 广东人工智能与先进计算研究院
IPC: G06F7/57
Abstract: 本发明属于实时自适应信号处理技术领域，具体涉及了一种基于块浮点的FBLMS算法的FPGA实现装置及方法，旨在解决现有FPGA装置实现FBLMS算法时性能、速度与资源之间存在冲突的问题。本发明包括：输入缓存变换模块对参考信号分块缓存重组，转为块浮点后FFT变换；滤波模块在频域滤波并动态截位；误差计算与输出缓存模块对目标信号分块缓存，在转为块浮点后与滤波输出相减并转为定点制，得到最终对消结果；权值调整计算模块、权值更新存储模块获取权值的调整量，并对权值按块更新。本发明针对FBLMS算法的递归结构，采用块浮点数据格式及动态截位方法，保证数据具有较大动态范围及较高精度，解决了性能、速度与资源之间的冲突，模块化的设计也提高了复用性及扩展性。
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