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公开(公告)号：CN109089029A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811029173.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的Gige Vision接口图像传输系统与方法，包括图像传感器、上位机、局域千兆以太网络、基于Gige接口的嵌入式图像采集设备，其中基于Gige接口的嵌入式图像采集设备为系统的核心设备，包括FPGA芯片、PHY芯片；其中FPGA信号输入端与图像传感器输出信号端连接；FPGA与PHY芯片互相信号连接；PHY芯片与RJ45接口互相连接，RJ45接口通过网线与PC上位机相连接。本发明实现的基于FPGA与Gige接口的图像采集嵌入式系统，传输效率高、传输距离远，且对比起工业界中同类的IP核，具有占用逻辑资源较少、硬件需求较低等优点。
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公开(公告)号：CN103761719B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410005800.2
申请日：2014-01-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域相关性的自适应小波阈值去噪方法，步骤如下：（1）对含噪声图像进行小波变换，获取小波系数；（2）根据小波系数，构造各层小波系数的自适应阈值函数和选取第i分解层小波阈值（；3）利用中点法选取衰减系数，采用阈值函数和小波阈值进行阈值处理；（4）将选取的各衰减系数对应阈值函数处理的小波系数分别进行小波反变换，得到恢复的原始信号估计值（；5）计算出各原始信号估计值的PSNR值，得到最优值，根据中点法得到PSNR最优值下的最佳衰减系数，将对应阈值函数处理的小波系数重构得到的估计值作为最终去噪图像。本发明克服了硬阈值和软阈值去噪方法的缺陷，得到更加准确的小波系数估计值，保护了图像边缘。
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公开(公告)号：CN103345379B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310231096.8
申请日：2013-06-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明公开了一种复数乘法器及其实现方法，该复数乘法器有5个输入接口分别输入两个复数的实部（a、c）和虚部(b、d)以及一个控制信号s，其包括1个实数乘法器、5个加/减法器和3个多路选择器，控制信号控制3个多路选择器工作，两个多路选择器的输出作为实数乘法器的输入，由实数乘法器计算得到三个中间部分积c*(a+b)、a*(d‑c)和b*(d+c)，然后第三个多路选择器根据控制信号s的不同，对外输出a*(d‑c)或b*(d+c)，然后通过与锁存器中的数据c*(a+b)相减、相加分别得到复数乘法的实部和虚部。本发明提高了实数乘法器单元的利用效率，消耗硬件资源少，较大地减少了传统复数乘法器使用的乘法器个数，大大减小了面积。
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公开(公告)号：CN103337055B
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201310253116.1
申请日：2013-06-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度拟合的文本图像去模糊方法，步骤如下：输入待处理的模糊文本图像；选取与待处理文本图像接近的清晰文本图像；统计选取的清晰文本图像梯度分布概率，确定梯度分布先验概率模型；初始化模糊核；计算待处理图像的梯度分布概率，并与模型比较，如果模型不相近，则对待处理文本图像和模糊核进行反卷积操作，然后根据复原效果决定是否进行再次迭代处理，如果需要则调整模糊核的大小和方向继续与模型比较，一旦与模型相近或者达到复原效果，则对复原的文本图像进行去噪处理，输出处理后的文本图像。本发明针对清晰文本图像的梯度分布特点进行建模，有效利用了文本图像的先验信息，更有利于针对模糊文本这类图像的复原处理。
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公开(公告)号：CN103345379A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310231096.8
申请日：2013-06-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明公开了一种复数乘法器及其实现方法，该复数乘法器有5个输入接口分别输入两个复数的实部（a、c）和虚部(b、d)以及一个控制信号s，其包括1个实数乘法器、5个加/减法器和3个多路选择器，控制信号控制3个多路选择器工作，两个多路选择器的输出作为实数乘法器的输入，由实数乘法器计算得到三个中间部分积c*(a+b)、a*(d-c)和b*(d+c)，然后第三个多路选择器根据控制信号s的不同，对外输出a*(d-c)或b*(d+c)，然后通过与锁存器中的数据c*(a+b)相减、相加分别得到复数乘法的实部和虚部。本发明提高了实数乘法器单元的利用效率，消耗硬件资源少，较大地减少了传统复数乘法器使用的乘法器个数，大大减小了面积。
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公开(公告)号：CN119539001A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510097175.7
申请日：2025-01-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G06N3/063 , G06F9/30 , G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于RISC‑V的神经网络扩展执行计算机系统，包括：基于乱序执行体系结构的RISC‑V处理器、神经网络硬件加速器、指令存储器、数据存储器和动态调度器；动态调度器用于根据当前计算负载，为计算机系统切换不同的工作模式，将待执行的计算任务分配给RISC‑V处理器或神经网络硬件加速器执行；所述工作模式包括：标准计算模式、神经网络加速模式和低功耗模式；所述计算任务包括通用计算任务和神经网络计算任务。通过上述技术方案，本发明提高了计算机系统的智能性，并在计算效率、资源消耗与功耗之间实现了较好平衡。
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公开(公告)号：CN114742701B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210209804.7
申请日：2022-03-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于空洞残差稠密卷积的图像超分辨率重建方法及系统，包括构建包括特征提取层、非线性映射层和图像重建层的图像重建网络；非线性映射层包括由若干个依次稠密连接的空洞卷积层和标准卷积层组成的空洞残差稠密模块；将预处理后的待重建图像输入图像重建网络，待重建图像经过特征提取以及与高分辨率图像的映射，图像重建网络输出高分辨率图像。使用稠密连接的空洞卷积层和标准卷积层组成的残差结构，相比标准卷积层能够提取更多的图像的语境信息并且能够提高特征信息的重复利用率，增加前面卷积层提取的特征信息对最后图像重建的贡献率，充分利用图像的特征信息，降低网络的训练难度，实现图像重建的质量和效率的提高。
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公开(公告)号：CN117079103A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331979.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/09 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，提出一种用于神经网络训练的伪标签生成方法及系统，包括以下步骤：将输入图像及其对应的图像级别标签传输至基于残差结构的分类骨干网络进行注意力池化，得到类激活图，以及，将输入图像传输至显著对象检测网络进行区域检测，得到显著性图；融合类激活图与显著性图的各区域特征，合成输入图像的边界伪标签；利用边界伪标签监督边界检测网络的训练，并将输入图像传输至已训练完成的边界检测网络进行边界检测，提取输入图像的边界；利用边界引导类激活图进行细化传播，生成与输入图像相对应的语义分割伪标签。本发明能够大幅降低人工标注像素级标签的成本和时间，提高语义分割伪标签的精度和生成效率。
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公开(公告)号：CN111856531A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010660458.5
申请日：2020-07-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G01S19/42 , G01S19/37 , G01D21/02 , G05D27/02 , G05B19/418 , G16Y40/60 , G16Y10/05 , G16Y10/75 , G16Y20/10 , G06F17/12
Abstract: 本发明公开的一种基于卫星定位的农业物联网方法，包括以下步骤：构建规定模式的农田；在规定模式的农田中种上农作物，并贴上标签；搭建农业信息系统，所述农业信息系统包括农作物种植模块、传感器模块、智能终端模块、智能作业车、通信定位模块；通过传感器模块采集农作物状态信息，将农作物状态信息传送至智能终端模块，同时通信定位模块通过进行WLS方法PVT解算和精度因子分析，并利用改进EKF定位解算方法选取卫星，从而获取该农作物位置信息，智能作业车根据农作物位置信息和农作物状态信息进行相应作业；本发明通过提出了一种改进的农田结构，结合传感器采集的农作物状态信息和卫星精准定位便于终端实现精准化操作。
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