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公开(公告)号：CN114884159A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210474755.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H02J7/00 , H01M50/213 , H01M50/244 , H01M50/247 , H01M50/50
Abstract: 本发明涉及一种智能管理可拆装多串并的电池盒，包括电池仓、第一电池盖板和第二电池盖板，所述第一电池盖板和第二电池盖板分别设置在所述电池仓的两端，所述第一电池盖板与所述电池仓之间可拆卸连接；所述第二电池盖板未朝向所述电池仓的一侧设置有电源管理板；所述电源管理板通过电池盖触点模块与所述电池仓内的若干组串联的电池相连；所述电源管理板上设置有单组串联电池均衡保护模块和多路电池可配置放电模块。本发明能避免电池之间的不平衡导致过充过放，保护电芯同时又能够稳定的供电和放电。
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公开(公告)号：CN112859909B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110005796.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种内外部窃听并存的无人机辅助网络数据安全传输方法，包括以下步骤：基于确定的无人机的参数、飞行时间、飞行高度、最大水平飞行速度、最大峰值功率、飞行起点位置和飞行终点位置，用户的位置和最小平均保密速率需求，以及窃听者的位置建立非凸优化问题模型；通过引入松弛变量和利用连续凸逼近方法将非凸优化问题模型转化为凸优化问题模型；基于凸优化问题模型确定无人机的飞行轨迹、发射功率分配方案，以及用户调度策略。本发明通过联合设计无人机在给定飞行时间内的飞行轨迹、发射功率分配方案，以及用户调度策略来最小化无人机的总能耗，同时满足用户的最小平均保密速率约束、用户调度约束、无人机的飞行轨迹约束和发射功率约束。
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公开(公告)号：CN113823321A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111010607.4
申请日：2021-08-31
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特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法，包括：获取P通道的声音数据，按帧长L将所述P通道的声音数据截取为若干段声音样本，每段所述声音样本包括帧长为L的P通道声音样本数据和截取数据的分类类别；对所述帧长为L的P通道声音样本数据进行K倍降采样，得到L/K个点的P通道声音样本；按帧长L提取所述P通道的声音数据的MFCC特征；构建卷积神经网络，通过所述若干段声音样本和P通道的声音数据的MFCC特征来对所述卷积神经网络进行两次训练，得到训练好的卷积神经网络；通过训练好的卷积神经网络来识别输入声音信号的类别。本发明的卷积神经网络能够对输入的声音信号类别进行有效分类。
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公开(公告)号：CN113703065A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110973470.6
申请日：2021-08-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种抗倾斜被动红外探测光路设计方法，包括以下步骤：选取四元PIR被动红外敏感元作为感光器件；根据目标高度确定垂直视场角；确定采用镜头的光圈数，并根据镜头的光圈数和镜头孔径得到镜头焦距；根据所述被动红外敏感元的尺寸和镜头焦距确定水平视场角；根据所述垂直视场角和水平视场角的大小确定镜头视场角的大小。本发明设计的探测光路在不进行人为手动对焦的情况下也能有效探测。
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公开(公告)号：CN113487654A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110768710.9
申请日：2021-07-07
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多专家决策的多模态视觉目标跟踪方法，包括：步骤(1)：分别从当前帧的可见光图像和热红外图像中获取多个尺度的搜索窗口，并根据所述多个尺度的搜索窗口提取可见光图像和热红外图像的外观特征；步骤(2)：采用若干判别相关滤波器分别作为专家，将提取的可见光图像和热红外图像的外观特征输入所述若干判别相关滤波器，根据每个专家输出的相关响应得分分别预测当前帧的目标位置；步骤(3)：将每个专家预测的当前帧的目标位置乘以每个专家的权重，得到最终目标的位置。本发明能够实现对目标的有效跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109890040B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910182049.6
申请日：2019-03-11
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: 本发明涉及一种面向高可靠低时延无线传感器网络的优化方法，包括建立关于无线传感器网络节点的染色体及其种群；构建对应的数据矩阵并获取改进数据矩阵；利用主成分分析法分解该改进数据矩阵并转化为映射数据矩阵；利用遗传算法对映射数据矩阵对应的染色体种群进行优化计算，并产生更新的染色体种群；最后构建该更新染色体种群的最小模式集合，并将其作为该染色体种群的优化收敛条件，直到所述更新染色体种群的最小模式集合满足优化收敛条件。本发明考虑传感器节点的能量特性、连通特性和可靠特性，综合运用主成分分析法和遗传算法的优点降低优化迭代次数和提高算法计算效率，有助于降低高可靠低时延无线传感器网络中优化调度的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN110133544B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910399862.9
申请日：2019-05-14
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01R33/025 , G01R33/035
Abstract: 本发明提供一种航空超导全张量磁补偿系数的获取方法、终端及存储介质，所述获取方法包括：基于动态测量数据获取平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数近似值，并以此获取平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数取值约束范围；在飞行器携带置于其内的航空超导全张量磁梯度测量系统进行高空机动飞行时，获取航空超导全张量磁梯度测量系统输出的磁梯度测量值及三轴磁场分量测量值；以平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数取值约束范围作为约束条件，并将磁梯度测量值及三轴磁场分量测量值代入具有约束条件的磁补偿模型中，从而获取航空超导全张量磁补偿系数的最优值。通过本发明解决了现有方法无法获取航空超导全张量磁补偿系数最优解的问题。
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公开(公告)号：CN112257750A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010997010.2
申请日：2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种面向复合式探测节点的分布式融合系统，包括节点级融合处理中心和系统级融合处理中心，所述节点级融合处理中心用于接收复合式探测节点探测到目标信息，并对异类传感信息进行协同与融合，产生局部目标探测信息，并生成节点级目标报告；所述系统级融合处理中心根据各节点级目标报告中的探测数据完成数据关联、批次分离、类型融合、数量融合和目标运动状态融合，生成完整的系统级目标探测信息。本发明在稳定可靠地实现目标识别的同时，尽量降低网络的资源消耗，使其功能更强大，适用范围更广泛。
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公开(公告)号：CN111738045A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010060122.5
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取鱼眼图像；根据训练后的对象确定模型中的特征提取模块对鱼眼图像进行特征提取，得到多个特征图像；特征提取模块包括至少一个可形变卷积层；多个特征图像的尺度互不相同；根据训练后的对象确定模型中的对象检测模块对多个特征图像进行检测，得到多个边界框；多个边界框均为不规则的四边形；确定多个边界框的每个边界框中对象的类别和位置信息。本申请通过引入可形变卷积层，可以自适应地生成采样位置，从而提取有效的畸变特征；另外，训练后的对象确定模型可以输出与对象匹配的畸变形状。如此，可以提高模型的鲁棒性，可以提高对象检测的精度。
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公开(公告)号：CN107315995B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710354814.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法，包括：S1，获取待识别人脸图像并预处理；S2，判断数据库中人脸图像数量是否达到预定值，若未达到则执行S3，否则执行S4；S3，利用拉普拉斯对数脸算法从待识别人脸图像中提取人脸特征，而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的卡方距离，并输出卡方距离最小的人脸图像；S4，利用预先训练的卷积神经网络从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征；而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的余弦距离，并输出余弦距离最小的人脸图像。本发明可以实现快速的人脸识别，识别准确率高，对于监控、反恐等都有重要的意义。
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