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公开(公告)号：CN118259335A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410349811.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 上海航天测控通信研究所 , 上海大学
IPC: G01T1/29
Abstract: 本发明公开了一种面向太赫兹波辐射源研究的脉冲电子束法拉第杯装置，通过圆形收集板和环形收集板接收不同直径处电子束电子，每个收集板连接纳秒级时间响应的信号测量转换模块，将电子束电流信号转化为成比例的电压信号输出，从而获得电子束两个不同直径处的电流密度，通过不同径向位置处不同的自偏置电压实现电子能量空间分布测量；从而提高电子束测量的精度和测量设备的响应速度。
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公开(公告)号：CN116452975A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310324222.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 上海航天测控通信研究所
Abstract: 本发明提供了一种红外遥感图像压缩和目标检测系统及方法，该系统包括：图像压缩模块、目标检测模块、复接通信模块，电源模块；图像压缩模块接收并压缩红外载荷的红外图像，输出原始数据和压缩数据，原始数据包括载荷图像数据及辅助数据；目标检测模块接收图像压缩模块转发的原始数据，对红外图像进行目标检测及定位解算，输出检测结果和遥测数据；复接通信模块接收压缩数据和检测结果、遥测数据，同时发送遥控指令至图像压缩模块和目标检测模块；电源模块，用于图像压缩模块、目标检测模块、复接通信模块供电。通过本系统使得红外遥感图像压缩和目标检测系统实现红外载荷图像压缩、检测功能，同时具备算法重构以及抗空间辐射条件下正常工作的能力。
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公开(公告)号：CN116938432A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310374140.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京大学 , 上海航天测控通信研究所
Abstract: 发明提供了一个基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法，该硬件平台在原TFHE方案的基础上对其算法进行了硬件实现，并给出了具体的硬件架构。该平台能够快速准确的对经过同态运算后噪声达到噪声容限的密文进行噪声刷新，使得其噪声下降以进行后续的同态运算。该发明主要应用于需要快速自举的同态加密的相关应用，例如云上计算、云上神经网络预测等。
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公开(公告)号：CN113688703A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110924732.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 上海交通大学 , 上海航天测控通信研究所
Abstract: 一种基于FPGA的低延时非极大值抑制方法与装置，省去现有各NMS算法均需要的整体排序步骤，降低启动延时，且其可通过灵活的参数配置满足不同的计算速度与精度要求。采用流水线架构，可与流水线架构的神经网络加速器兼容，缩短了目标检测算法整体延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688703B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110924732.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 上海交通大学 , 上海航天测控通信研究所
Abstract: 一种基于FPGA的低延时非极大值抑制方法与装置，省去现有各NMS算法均需要的整体排序步骤，降低启动延时，且其可通过灵活的参数配置满足不同的计算速度与精度要求。采用流水线架构，可与流水线架构的神经网络加速器兼容，缩短了目标检测算法整体延迟。
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公开(公告)号：CN111428624A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010205440.6
申请日：2020-03-20
Applicant: 上海航天测控通信研究所
Abstract: 本发明公开了一种光学遥感图像在轨舰船目标检测方法，包括以下步骤：步骤1：基于异常点判别的疑似目标候选区域提取；步骤2：疑似目标候选区域修正；步骤3：PCA规则化疑似目标候选区域；步骤4：舰船方向梯度直方图特征提取与舰船鉴别。本发明基于光学遥感图像特点和星上硬件架构设计采用粗检测与细鉴别相结合进行目标检测，其中基于异常点判别的粗检测利用舰船目标与海洋背景的差异尽量不遗漏的提取可能存在舰船目标的候选区域。基于舰船方向梯度直方图特征的细鉴别，根据舰船与其他干扰因素的差别剔除疑似目标候选区域虚警，提取出真正的舰船目标。本发明在保证算法高检测率、低虚警率性能的同时，进一步降低了算法复杂度，适用于在轨实现。
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公开(公告)号：CN116361605A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310374142.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京大学 , 上海航天测控通信研究所
Abstract: 本发明提出了一种递归型FFT处理器的低功耗优化方法，基于查找表搜索法的旋转因子生成单元不仅具有现有技术的运算架构，而且增加了额外的判断逻辑和控制逻辑，用来减少旋转因子生成过程中的访存和复数乘法次数，有效地降低了功耗。另外旋转因子计算单元负责将旋转因子和蝶形运算结果进行复数乘法运算从而得到最终结果，针对大点数二维FFT算法的运算过程，将相位因子代替列变换最后一级的旋转因子，通过超前计算的方法减少了一级的额外读写访存，达到降低功耗的目的，同时减少了一级FFT的计算时间。
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公开(公告)号：CN111428624B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202010205440.6
申请日：2020-03-20
Applicant: 上海航天测控通信研究所
Abstract: 本发明公开了一种光学遥感图像在轨舰船目标检测方法，包括以下步骤：步骤1：基于异常点判别的疑似目标候选区域提取；步骤2：疑似目标候选区域修正；步骤3：PCA规则化疑似目标候选区域；步骤4：舰船方向梯度直方图特征提取与舰船鉴别。本发明基于光学遥感图像特点和星上硬件架构设计采用粗检测与细鉴别相结合进行目标检测，其中基于异常点判别的粗检测利用舰船目标与海洋背景的差异尽量不遗漏的提取可能存在舰船目标的候选区域。基于舰船方向梯度直方图特征的细鉴别，根据舰船与其他干扰因素的差别剔除疑似目标候选区域虚警，提取出真正的舰船目标。本发明在保证算法高检测率、低虚警率性能的同时，进一步降低了算法复杂度，适用于在轨实现。
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公开(公告)号：CN112488070A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011517057.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 上海交通大学 , 上海航天测控通信研究所
Abstract: 一种面向遥感图像目标检测的神经网络压缩方法，包括基于深度学习框架对目标检测神经网络进行训练，得到基准网络模型和基准mAP指标；按照卷积层参数量大小顺序，逐层将传统卷积层拆分为一层深度卷积和一层逐点卷积两个参数量更小的卷积层，直至超过mAP指标损失阈值；进行基于TPE优化的自适应剪枝；对权重进行基于层的动态固定点量化，对输入特征图进行基于区域的动态固定点量化，进一步压缩网络模型，逐步降低量化位宽，直至mAP指标损失超过阈值。本发明能够自动对网络各层剪枝阈值进行调节，从而减少剪枝引起的性能损失；通过动态固定点量化，减少量化引起的性能损失；最终在遥感图像目标检测网络上达到25倍以上的压缩率，mAP指标损失不到1％。
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