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公开(公告)号：CN117576488A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064041.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于目标图像重建的红外弱小目标检测方法，涉及图像目标检测技术领域。方法包括：对原图进行卷积提取红外图像高亮的边缘信息，通过连通域的方式筛选图像中所有亮斑位置，形成目标集；根据目标集中筛选的亮斑目标，重建出容纳目标集中所有目标的重建图，并记录每个弱小目标的位置序号信息；孪生网络训练过程中，计算弱小目标的标注信息与IOU值，根据所有弱小目标的位置序号信息更新对应的标注信息；输入重建图到训练后的孪生网络模型中做目标检测，将检测到的真目标还原到原图中的位置，并输出最终结果。本发明通过目标图像重建与孪生网络模型，可在因噪声导致的真伪目标不均衡的样本中，高效识别出红外弱小目标。
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公开(公告)号：CN117576488B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410064041.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于目标图像重建的红外弱小目标检测方法，涉及图像目标检测技术领域。方法包括：对原图进行卷积提取红外图像高亮的边缘信息，通过连通域的方式筛选图像中所有亮斑位置，形成目标集；根据目标集中筛选的亮斑目标，重建出容纳目标集中所有目标的重建图，并记录每个弱小目标的位置序号信息；孪生网络训练过程中，计算弱小目标的标注信息与IOU值，根据所有弱小目标的位置序号信息更新对应的标注信息；输入重建图到训练后的孪生网络模型中做目标检测，将检测到的真目标还原到原图中的位置，并输出最终结果。本发明通过目标图像重建与孪生网络模型，可在因噪声导致的真伪目标不均衡的样本中，高效识别出红外弱小目标。
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公开(公告)号：CN117809052B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410233072.4
申请日：2024-03-01
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种块状目标检测及特征提取方法、装置及存储介质，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括S1：初始化阶段，根据相机传图时候的特性，按行提取图像中的块状目标信息；S2：连通域查找阶段；S3：特征信息提取阶段；S4：连通性判断阶段，判断相邻两行中的连通序列的连通性；S5：特征更新阶段，更新连通序列的特征；S6：特征计算阶段，重复S1、S2、S3、S4、S5，在连通域结束后或相机传输数据结束后，计算最终连通域及其特征。实现在相机每行传输数据的时间内，融合和更新与上一行中的属于同一连通域的块状目标信息和特征，做到块状目标传输完成后即时检测出结果并计算出特征信息，即所有块状目标在一次扫描的耗时之内即可得出结果。
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公开(公告)号：CN117809052A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410233072.4
申请日：2024-03-01
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种块状目标检测及特征提取方法、装置及存储介质，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括S1：初始化阶段，根据相机传图时候的特性，按行提取图像中的块状目标信息；S2：连通域查找阶段；S3：特征信息提取阶段；S4：连通性判断阶段，判断相邻两行中的连通序列的连通性；S5：特征更新阶段，更新连通序列的特征；S6：特征计算阶段，重复S1、S2、S3、S4、S5，在连通域结束后或相机传输数据结束后，计算最终连通域及其特征。实现在相机每行传输数据的时间内，融合和更新与上一行中的属于同一连通域的块状目标信息和特征，做到块状目标传输完成后即时检测出结果并计算出特征信息，即所有块状目标在一次扫描的耗时之内即可得出结果。
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公开(公告)号：CN117221747B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311482510.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: H04N25/671 , H04N25/20 , H04N5/907
Abstract: SOPC的结构特点在单芯片内完成了红外图像的本发明公开了一种基于SOPC的单周期坏点 坏点补充和非均匀校正处理，减小了设备体积和补偿与非均匀校正方法，涉及图像处理技术领 功耗。域，所述方法包括：获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数；对图像中的任意一点进行坏点判断并标记；ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中；单周期计算模块产生AXI总线控制信号，按照图像的输入时序，按照64bits的形式一个周期从(56)对比文件梁超 等.基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计《.中国光学》.2016,(第03期),全文.张俊举 等.基于FPGA的非制冷红外热成像系统研究《.红外与激光工程》.2008,(第04期),全文.胡旭峰 等.一种新的基于SOPC的红外非均匀性校正算法实现.红外.2011,(第05期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117221747A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311482510.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 海豚乐智科技(成都)有限责任公司 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: H04N25/671 , H04N25/20 , H04N5/907
Abstract: 本发明公开了一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数；对图像中的任意一点进行坏点判断并标记；ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中；单周期计算模块产生AXI总线控制信号，按照图像的输入时序，按照64bits的形式一个周期从DDR3存储单元中读出数据；单周期计算模块采用SOPC的可编程逻辑资源在单个像素周期内完成坏点补偿与非均匀校正计算。本发明充分利用SOPC的结构特点在单芯片内完成了红外图像的坏点补充和非均匀校正处理，减小了设备体积和功耗。
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公开(公告)号：CN118036690A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410357168.1
申请日：2024-03-27
Applicant: 重庆邮电大学 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及神经形态计算技术，具体涉及一种灵活卷积的通用型神经形态计算加速器及其使用方法，加速器包括控制模块、寄存器组模块、缓存模块、预处理模块、处理模块、累加模块，缓存模块包括权重缓存模块、激励缓存模块；本发明采用多通道并行的方式进行计算，支持卷积核以1维、2维、三维的方式进行移动，进而提取到不同的特征，可实现多种网络的部署及推理计算。
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公开(公告)号：CN117951061A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410144232.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 重庆邮电大学 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06F13/40
Abstract: 本发明属于片上总线技术领域，具体涉及一种多通道数据总线的仲裁方法，总线系统采用共享型总线互联桥接主机与从机，读写数据通道由多个双向数据通道组成，当两个主机同时发起数据传输请求时需要进行数据仲裁，进行数据仲裁的过程包括：利用仲裁器对发起请求信号的主机进行仲裁，确定每个主机的优先级；为优先级最高的主机所需数据带宽为该主机分配双向数据通道，并在分配的数据通道上进行数据传输；在下一个时刻，判断剩余的双向数据通道是否满足次高优先级的主机所需数据带宽，若满足则为该主机分配所需数据通道，并在分配的数据通道上进行数据传输，否则等待最高优先级的主机完成数据传输并释放占据的双向数据通道后，再根据该主机数据带宽为该主机分配所需数据通道；本发明结合传统仲裁算法，设计了数据通道仲裁，能够高效地完成数据通道仲裁。
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公开(公告)号：CN119729235A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411589847.8
申请日：2024-11-08
Applicant: 重庆邮电大学 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: H04N23/81 , H04N23/10 , H04N23/951 , H04N23/74
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于FPGA的多光谱相机图像自适应矫正方法；该方法包括：在较暗的环境下将激光束从多光谱相机的镜头处射入，多光谱相机中多通道的传感器接收激光束并生成通道图像；对多通道的图像进行初步矫正，得到初步对齐的多通道的图像；对初步对齐的多通道的图像进行裁剪和补齐操作，得到完全对齐后的多通道的图像；将完全对齐后的各通道的图像进行融合并输出显示；本发明提高了多光谱相机出现的匹配精度，且有效降低了整机体积。
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公开(公告)号：CN115272412B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210920753.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于低小慢目标检测领域，具体涉及一种基于边缘计算的低小慢目标检测方法及跟踪系统，该方法包括采集不同曝光度下不同目标的图像集，对图像集进行处理得到低小慢目标数据集；构建基于YOLOv5的轻量化检测网络，采用公开数据集进行训练，低小慢目标数据集进行测试；采用训练测试完成后的轻量化检测网络进行实时低小慢目标检测；本发明减少人工收集数据与处理数据的人力与时间成本，有利于获取更全面，更高质量的数据。
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