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公开(公告)号：CN113422586B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110766482.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种高能效的均衡器架构，包括：滤波模块，所述滤波模块用于对输入信号进行滤波；处理模块，所述处理模块与所述滤波模块连接，所述处理模块包括多个互补连接的MOS管，所述处理模块用于跨导放大所述输入信号的电流信号；转换模块，所述转换模块与所述处理模块连接，所述转换模块用于将所述电流信号转换为电压信号。本发明实施例提供的一种高能效的均衡器架构通过接入互补型跨导管，使用相同的跨导放大级电流，可以得到两倍的跨导，而同时，输出跨阻级仍能保持恒定的带宽与增益，相对于传统线性均衡器架构达到了补偿能力强、驱动能力强的效果。
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公开(公告)号：CN113642589A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110917990.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本申请提供一种图像特征提取方法及装置、计算机设备和可读存储介质，涉及卷积神经网络技术领域。本申请在获取到特征提取卷积神经网络的目标卷积核的待处理特征图后，会按照预设图像尺寸将由该待处理特征图经图像预处理得到的输入特征图切割为多个输入特征子图，并对每个输入特征子图进行边界填充，得到待卷积特征子图，而后针对每个待卷积特征子图，通过Karatsuba算法消减目标卷积核与该待卷积特征子图的卷积运算时的乘法器资源损耗，并有效抑制卷积运算时的加法器资源损耗的增长，得到目标特征子图，接着将多个目标特征子图进行边界叠加及边界环切，得到输出特征图，从而从整体上降低特征提取时的计算资源损耗，提升特征提取效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113588144B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110836256.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本申请提供一种应力分布检测系统、方法及装置，涉及应力传感技术领域。本申请通过分别经上拉电阻与目标织物传感器的输电端口电性连接的多个外接电源对该目标织物传感器进行通电，并由电压检测设备对目标织物传感器的各输电端口处的输入电压值进行检测，而后由与电压检测设备电性连接的应力定位设备直接调用与目标织物传感器匹配的应力检测模型，对该目标织物传感器的各输电端口处的输入电压值进行特征识别，确定该目标织物传感器的存在按压应力的目标传感区域，从而通过低成本损耗实现对织物传感器的受力部位的精准定位功能，提升织物传感器的受力定位精度，以便于对穿戴者的物理特征变化进行精准监测。
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公开(公告)号：CN116720557A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310638262.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F17/16 , G06F7/78
Abstract: 本发明提供了一种卷积加速方法及卷积硬件加速器，涉及硬件设计领域。卷积硬件加速器包括正转换模块、FNT模块、矩阵点乘模块、IFNT模块和逆转换模块。基于费马数变换的线性卷积性质，利用卷积硬件加速器实现对两个转换矩阵进行正费马数变换后再进行点乘得到的结果再经过逆费马数变换，以此利用硬件资源实现了卷积加速。并且卷积硬件加速器实现卷积加速时，在正费马数变换过程以及逆费马数变换过程中，利用位拆分、取反和位拼接操作来替代现有技术中的乘法和取模运算，加快了卷积速度，而且能够有效降低硬件实现的复杂度和硬件资源的消耗。
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公开(公告)号：CN113588144A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110836256.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本申请提供一种应力分布检测系统、方法及装置，涉及应力传感技术领域。本申请通过分别经上拉电阻与目标织物传感器的输电端口电性连接的多个外接电源对该目标织物传感器进行通电，并由电压检测设备对目标织物传感器的各输电端口处的输入电压值进行检测，而后由与电压检测设备电性连接的应力定位设备直接调用与目标织物传感器匹配的应力检测模型，对该目标织物传感器的各输电端口处的输入电压值进行特征识别，确定该目标织物传感器的存在按压应力的目标传感区域，从而通过低成本损耗实现对织物传感器的受力部位的精准定位功能，提升织物传感器的受力定位精度，以便于对穿戴者的物理特征变化进行精准监测。
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公开(公告)号：CN113642589B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110917990.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种图像特征提取方法及装置、计算机设备和可读存储介质，涉及卷积神经网络技术领域。本申请在获取到特征提取卷积神经网络的目标卷积核的待处理特征图后，会按照预设图像尺寸将由该待处理特征图经图像预处理得到的输入特征图切割为多个输入特征子图，并对每个输入特征子图进行边界填充，得到待卷积特征子图，而后针对每个待卷积特征子图，通过Karatsuba算法消减目标卷积核与该待卷积特征子图的卷积运算时的乘法器资源损耗，并有效抑制卷积运算时的加法器资源损耗的增长，得到目标特征子图，接着将多个目标特征子图进行边界叠加及边界环切，得到输出特征图，从而从整体上降低特征提取时的计算资源损耗，提升特征提取效率。
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公开(公告)号：CN113422586A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110766482.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种高能效的均衡器架构，包括：滤波模块，所述滤波模块用于对输入信号进行滤波；处理模块，所述处理模块与所述滤波模块连接，所述处理模块包括多个互补连接的MOS管，所述处理模块用于跨导放大所述输入信号的电流信号；转换模块，所述转换模块与所述处理模块连接，所述转换模块用于将所述电流信号转换为电压信号。本发明实施例提供的一种高能效的均衡器架构通过接入互补型跨导管，使用相同的跨导放大级电流，可以得到两倍的跨导，而同时，输出跨阻级仍能保持恒定的带宽与增益，相对于传统线性均衡器架构达到了补偿能力强、驱动能力强的效果。
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