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公开(公告)号：CN100576881C
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200710307704.3
申请日：2007-12-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多相滤波技术的自适应视频图像缩放引擎，其内部基本结构包括图像内容分析模块、图像数据存储模块、同步检测产生模块、水平缩放模块和垂直缩放模块；用户可通过MCU接口设置寄存器操作控制各模块的寄存器和控制输出信号参数，对插值滤波器系数进行在线编程，从而完成图像数据的检测、存储和插值计算功能。
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公开(公告)号：CN101272509A
公开(公告)日：2008-09-24
申请号：CN200810017859.8
申请日：2008-04-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D自适应梳状滤波的视频信号解码器，复合视频信号经过AFE处理的数字信号输入同步相关信息处理模块、自适应Y/C亮度色度分离模块、SDRAM接口和控制模块中，在自适应Y/C亮度色度分离模块分离出亮度和色度信号；色度解调模块接收同步相关信息处理模块的数据和自适应Y/C亮度色度分离模块分离出的色度信号，完成色度解调并输出色差信号；亮度和色差信号经过YUV与RGB色度空间转换模块输出三基色信号，该信号与色差信号经MUX多路选择模块后最终得到24位输出信号；SDRAM接口和控制模块接收采样数据和同步相关信息处理模块的同步控制信号存储多帧数据，并对自适应Y/C亮度色度分离模块提供运算数据。
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公开(公告)号：CN100386797C
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：CN200510096293.9
申请日：2005-11-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种利于实现数字视频图像缩放插值的行场信号产生方法，该方法在一维方向上双三次插值的装置中采用输入行场信号调制输出行场信号，保证两者的同步性，并且累加计数的一个循环长度限制在63行以内，缩小累加误差，满足输出行场信号的周期性要求。本发明的行场信号产生方法可以满足保证输出行场信号的周期性和保证输入、输出行场信号的同步性这两点要求，使得该装置数据存储器前后无需fifo缓存，节省硬件资源，且读写控制逻辑简单。
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公开(公告)号：CN114972937B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210024765.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于深度学习的特征点检测与描述子生成方法，包括如下步骤：S100：构建新的卷积神经网络；S200：利用所述新的卷积神经网络预测输入图像的特征点并且生成描述子向量；其中，所述新的卷积神经网络结构由两部分组成，第一部分为编码器，用于输入图像的特征编码；第二部分为3个解码器，第一个解码器生成描述子特征图，第二个解码器生成特征点的独特性特征图，第三个解码器由不同层的神经网络特征拼接作为输入生成准确度特征图。本方法生成的特征点具有更高的定位精度和独特性，有助于提高特征点匹配的性能以及后续任务的精度。
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公开(公告)号：CN119250134A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411226583.X
申请日：2024-09-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种人工神经网络数据压缩装置和方法，浮点数据采集模块用于获取人工神经网络的浮点数据；浮点数据存储模块用于存储以共享指数浮点格式存在的浮点数据；浮点数据运算模块用于将以共享指数浮点格式存在的浮点数据进行人工神经网络正向运算；其中，所述共享指数浮点格式具体是将n个浮点数据编码为一个块，块中的每个数据由E、S和M三部分组成，分别代表指数、符号和尾数部分，根据E和共享指数Es之间的差异edif向右移位。该装置能够利用共享指数实现高数据压缩率，同时在低精度格式上保持良好的DNN模型精度，并且比现有的低精度浮点格式更适合端侧设备的乘积电路实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119201229A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411226579.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F9/30
Abstract: 一种基于row‑wise分块的宏指令集架构，包括：args、regs、load、store、remap和compute六个宏指令，args配置用于操作计算的关键参数，reg配置compute指令所需的宏寄存器，load和store控制芯片外存储器和片上存储之间的数据移动，remap用于将数据从一个宏寄存器重新映射到另一个宏寄存器，而无需进行实际的数据移动，compute宏指令用于启动算子计算，其中，regs和compute用于构造内核函数，其他宏指令用于准备操作数。该宏指令集架构能够在一条指令内执行复杂的操作。这种能力使得程序员可以用更少的指令实现更多功能，从而简化编程和调试过程。
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公开(公告)号：CN118730079A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410738939.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的多AMR协同感知方法及系统，对多个环境中待检测物体的感知信息进行时间同步和过滤，基于待检测物体的历史信息和运动信息对缺失帧的信息进行预测和补偿，得到检测结果；通过计算IoU对得到的检测结果进行匹配，将多个AMR系统对同一个目标的多个单机感知结果加入匹配集合；计算匹配集合中的评估分数和可见度指标；并以此维护在一段时间中每个AMR系统检测结果的可信度，同时对每个AMR系统在一段时间中计算该AMR系统的可信度并更新，通过指标融合对匹配集合进行评估；将感知结果轻量级的mqtt通信协议发送到云端服务器，云端服务器对mqtt消息包解析并融合，实现多AMR协同感知。提高了整个系统的感知能力和任务执行效率。
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公开(公告)号：CN114239798B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111448717.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 公开了基于奇偶性对数量化的无乘法深度神经网络模型压缩方法，方法中，首先根据预定比特位宽(bit)构建整型数值集合V，其元素可以表示为2的奇数幂和2的偶数幂的和，然后将浮点数据根据量化系数量化为低比特整型数据，接着再反量化得到浮点离散数据，进一步可构建低比特纯整型无乘法的深度神经网络，将卷积层和全连接层计算中大量存在的输入数据与权重参数的乘法计算替换成移位操作和加法计算。
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公开(公告)号：CN117591932A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311582958.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的时序信号分类模型构建方法及系统，包括以下步骤：搭建网络的整体框架，网络全部由脉冲神经元构成，包括输入模块、液体状态机模块、前馈分类网络模块；设置液体状态机内部的神经元，设置合适的神经元数目，设置并优化液体状态机内部的突触连接，使液体状态机达到临界态；设置前馈分类网络的结构；训练网络，获得时序信号的分类网络。本发明提出的模型利用脉冲神经元的特性进行高效表示和处理时间序列的信息，利用LSM和前馈分类网络进行特征提取和模式识别，实现端到端的自动化时序信号分类，为一种生物可解释性强的模型，可在类脑硬件平台上部署，实现轻量级、低能耗、高速度的计算。
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公开(公告)号：CN113795831B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202180003140.2
申请日：2021-01-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F15/80 , G06F15/173
Abstract: 一种多功能的数据重组网络，包括二元交换单元和递归洗牌网络RSN，其中所述二元交换单元和递归洗牌网络RSN都可以实现数据的双向传输，该数据重组网络通过控制信号在网络中的传输方向完成数据重组。该网络可以作为存储单元和运算单元之间的数据传输通路，在数据传输的同时完成多种数据重组功能，从而对非规则数据进行灵活的数据结构调整，提高非规则计算的数据传输效率和计算效率。
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