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公开(公告)号：CN117830857A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410117710.6
申请日：2024-01-26
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Atlas200DK的空间目标检测方法及相关设备，本方法基于Atlas200DK，采用将Resnet18作为骨干网络，替换了YOLO v3网络模型中的原始特征提取网络Darknet53，这一结合极大提升了模型的检测速率，同时，考虑了算法与处理器之间适配性的问题，通过将目标检测模型进行模型文件转换处理，保证优化后的算法能够正常执行，最终将获取到的空间目标图像输入至Atlas200DK支持的目标检测模型，经解析处理得到目标检测结果，通过对YOLO v3网络模型的优化以及适配性的调整，即使面对大量的数据时，依然能够保证模型的推理速度，达到了高速、低功耗的处理效果；采用本方法能够提高空间目标监视的处理速度和检测精度，满足了当前星载计算机系统对空间目标监视的高可靠性的要求。
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公开(公告)号：CN115373926A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211058280.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西北工业大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供了基于物理层IP的自测试及自修复方法，该方法相较于现有电路更简单，更容易在尺寸和性能之间取得平衡，本设计应用于3D封装堆叠过程中时，首先启动电路，开始自测试工作，定位出现TSV连接故障的节点，通过配置修复电路，重新定义TSV路为通路，并根据分配算法流程对涉及冗余TSV的进行分配，与传统的TSV修复技术相比，我们所提出的技术具有更高的修复性和更少的冗余TSV，达到修复电路的目的，由于设置了算法流程，这样成本更低，成品率更高，提高了可靠性。
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公开(公告)号：CN118523063A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410589952.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西北工业大学
IPC: H01Q1/22 , H01Q5/25 , H01Q1/50 , H01Q1/48 , H01Q1/24 , H01Q1/28 , H01L25/07 , H01L23/31 , H01L23/48 , H01L23/485 , H01L23/66 , H01L21/56
Abstract: 本发明公开了一种超宽带射频数字天线一体化收发微模组及方法，本一体化收发微模组包括一体化天线阵列层、射频前端层和数字处理层；一体化天线阵列层、射频前端层和数字处理层，基于TSV工艺由上至下堆叠，形成垂直互联的三维堆叠结构，在一体化天线阵列层、射频前端层和数字处理层的硅基板均设置了互联渐变结构件，实现了三维堆叠结构的超宽带互联匹配，实现了0.8‑40GHz超宽带匹配设计；采用本结构能够使得射频、数字、天线单元集成于一体，具有集成度高、可靠性高的优点；同时，本结构基于TSV的三维立体堆叠技术，实现射频、数字、天线不同功能层的独立设计，即实现小型化设计，又方便后续不同功能层的灵活立体集成，具有良好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN115373926B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211058280.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西北工业大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供了基于物理层IP的自测试及自修复方法，该方法相较于现有电路更简单，更容易在尺寸和性能之间取得平衡，本设计应用于3D封装堆叠过程中时，首先启动电路，开始自测试工作，定位出现TSV连接故障的节点，通过配置修复电路，重新定义TSV路为通路，并根据分配算法流程对涉及冗余TSV的进行分配，与传统的TSV修复技术相比，我们所提出的技术具有更高的修复性和更少的冗余TSV，达到修复电路的目的，由于设置了算法流程，这样成本更低，成品率更高，提高了可靠性。
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公开(公告)号：CN115134776B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210578963.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W4/40 , H04W72/566 , G06F9/50 , G06F18/23213 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种面向移动边缘计算的无人机计算卸载方法。首先，通过分析所有终端设备的状态信息，包括可计算的电池容量、设备的CPU频率，来衡量终端设备的计算能力，然后根据终端设备的位置和计算能力来划分计算区域，无人机选择合适的区域执行计算卸载任务。其次，每个无人机负载一个区域的计算卸载任务，每个终端设备可以将计算任务卸载给无人机或有无人机卸载给附近的基站执行，通过部分卸载方法对终端设备、无人机、基站三方进行卸载决策。最后针对无人机上的任务使用双队列按照截止日期进行优先级排序，让实时任务优先执行。本发明方法减少了总的任务执行时间，大大提高任务完成率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119832147A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411793583.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种场景语义驱动的多源点云融合重建方法，首先利用点云语义分割网络将室内场景进行语义分割，从而将整个室内场景的重建域缩小为精心设计的语义对象；利用融合场景语义高级平面/线描述符快速构建鲁棒的特征匹配关系，以此实现多源点云重建中七自由度转换的求解，同时，提出地面先验配准模块求解初始旋转矩阵，克服多源点云扫描由于视角显著变化带来的大旋转变换求解，并且利用基于场景语义扩展RANSAC算法实现高效精准的初始迭代转换，大大降低场景重建推理时延。本发明通过基于平面的高维特征匹配克服多源点云数据的混合结构差异，实现三维地图的鲁棒融合，同时多源点云配准过程中融合场景语义引入先验知识，进一步加快重建速率。
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公开(公告)号：CN119767262A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411924074.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W4/38 , H04W16/10 , H04L41/147 , H04L41/149 , H04W16/22 , H04W28/18 , H04W28/20
Abstract: 本发明具体涉及一种基于感通一体化多设备协同的动作识别方法及系统、存储介质、计算机程序产品，以及一种电子设备。本方法提出了一种深度强化学习在线算法，以适应时变的感知环境和网络状态，动态的分配感知和通信资源。通过对多个设备在多个时间段内的感知与通信资源分配进行优化，从而最大化人体动作识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115952362B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202310003377.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法，收集社交媒体数据，利用深度学习模型提取特征训练分类器，并利用特征相似度迁移模型存储的已学习相似历史事件知识帮助实现对新事件假消息分类器的训练，实现持续假消息检测。该发明基于两个核心机制实现：一是基于硬注意力的知识存储机制，记忆单元用于存储历史事件知识，事件掩码作为每个事件在记忆单元中的唯一标识可以随时调用历史事件知识；二是基于多头自注意力的知识迁移机制，对历史事件知识进行融合以提升分类器在当前事件上的假消息检测效果。本发明可持续不断地对社交媒体上的假消息进行检测，无需存储历史数据从头开始训练模型，提升了假消息检测方法的自演化自适应能力。
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公开(公告)号：CN119578341A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411610737.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/39
Abstract: 本发明公开了一种微流控FPVA生物芯片的污染感知物理设计方法，涉及生物芯片技术领域。所述方法包括基于微流控FPVA生物芯片，分别定义污染感知布局模型和污染感知布线模型的框架描述；获取训练好的布局模型和布线模型；通过同步和协调训练好的布局模型和布线模型，让训练好的布局模型和布线模型在执行各自任务时，能够全局感知FPVA生物芯片上所有资源的变化，获取污染感知的物理设计方案。本发明通过设计一种新的基于深度强化学习的物理设计框架来显著提升了芯片的总体性能，在最大程度上降低了生物测定的总清洗代价，优化了流体运输路径总长。
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公开(公告)号：CN119512750A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411599829.8
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法。该方法包括：获取多个目标任务，其中，不同目标任务采用不同卷积神经网络模型进行处理；当每一目标任务从终端设备卸载到边缘服务器时，将不同卷积神经网络模型通过分组层粒度划分和优化器搜索进行处理，使不同卷积神经网络模型的可分割层数相等，其中，每一目标任务对应一个终端设备和一个边缘服务器。本发明解决了现有的技术解析异构CNN推理任务寻找最佳卸载方案时，通过频繁地初始化来应对搜索空间和分割层之间关系的动态，每个模型量身定制解析策略会造成计算资源的浪费和模型间相关性的损失的技术问题。
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