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[发明专利]一种能量收集物联网芯片、工作方法及通信设备-CN202310235584.X有效
发明人： 朱顺意;邱子轩;杨子琛;张倬豪 -专利权人：山东领能电子科技有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04W52/02 文献下载
摘要：本发明属于集成电路芯片设计技术领域，提供了一种能量收集物联网芯片、工作方法及通信设备，其解决了目前的物联网芯片更换电池成本高且体积大，无法同时满足低成本、实时采集及监测、无线远距离传输以及低功耗的要求。其中，能量收集物联网芯片中的能量收集模块用于收集外界空间中的射频能量，并将收集的射频能量传送至能量处理模块中；能量处理模块用于将收集的射频能量依次经整流及电压放大处理后存储至能量储能模块中；能量储能模块用于为所述能量收集物联网芯片提供启动电压；主控模块用于接收传感数据并传送至信号调制模块。其具有高集成度、低成本、高可靠性、背向反射和无线远距离通信的优点。
一种能量收集联网芯片工作方法通信设备

[发明专利]一种便于组装的变压器-CN202310554317.9在审
发明人：杨国新;王玮;周强;陈丞彪;周香成;朱顺意 -专利权人：江西变电设备有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H01F27/28 文献下载
摘要：本发明涉及变压器的技术领域，且公开了一种便于组装的变压器，包括顶盖与安装半框，顶盖与安装半框连接，安装半框的右壁活动贯穿有若干个螺杆，每个螺杆上均螺纹套接有移动条，每个移动条上下两端均固定安装有梯形块，通过螺杆带动移动条向右移动，这样就可以使对应的上线柱与下线柱向相互靠近的方向移动，从而可以轻松将线圈抽出，然后将缠绕新线圈的绕线管套接在上线柱与下线柱上，然后抵住线圈后将绕线管抽出，从而可以通过旋转螺杆带动移动条向左移动，这样就可以通过梯形块挤压上线柱与下线柱使其向相互远离的方向移动，从而可以将线圈撑起，这样就可以将线圈进行固定，从而可以方便用户单独拆卸与安装线圈。
一种便于组装变压器

[发明专利]一种变压器的除尘装置-CN202310377643.7在审
发明人：杨国新;王玮;周强;陈丞彪;周香成;朱顺意 -专利权人：江西变电设备有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H01F27/00 文献下载
摘要：本发明涉及变压器零部件的技术领域，且公开了一种变压器的除尘装置，包括变压器主体与两个散热片，变压器主体外部的两侧均设置有用于采集风能的动能收集组件,扇叶的下方设置有用于清理灰尘的清扫组件,通过风力带动扇叶转动后，横轴转动带动第三传动带并使传动辊进行转动，第二传动带带动卡套并使导引辊进行环形轨迹运动，当导引辊向下运动时带动导引板并使清扫板带动海绵擦进行同步向下运动，经由风力带动清扫板使海绵擦在散热片的散热片外部移动对散热片进行灰尘的清扫，同时由于风力持续转动导引辊与第二传动带进行环形运动，从而对变压器的散热片进行循环的灰尘清扫工作，有效的提高了对散热片表面灰尘的清理效果。
一种变压器除尘装置

[发明专利]一种便于吊挂的变压器-CN202310554341.2在审
发明人：杨国新;王玮;周强;陈丞彪;周香成;朱顺意 -专利权人：江西变电设备有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H01F27/06 文献下载
摘要：本发明涉及电气的技术领域，且公开了一种便于吊挂的变压器，包括主体与固定架，主体左右两侧均固定安装有L形板，主体前后两侧均固定安装有两个收线装置，四个收线装置上均设置有连接绳，四个连接绳上均固定安装有连接件a，固定架下侧固定安装有四个竖条，通过启动四个收线装置收取吊绳，这样就可以将变压器吊起，随着变压器的不断向上移动，当变压器移动到合适位置后，就可以向上旋转移动四个支撑条，从而可以使四个支撑条上的卡槽与四个L形板连接，通过四个螺杆旋转与固定架进行连接，这样就可以通过短柱固定支撑条，从而可以将变压器进行吊挂，这样就可以避免利用大型器械进行吊装处理，同时方便用户将变压器安装在室内的高处。
一种便于吊挂变压器

[发明专利]一种基于MTCNN的车脸对齐方法-CN201910625985.X有效
发明人： 朱顺意;范继辉;李广立;瞿明军;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于MTCNN的车脸对齐方法，属于车辆识别领域，包括：将车辆数据集划分为训练集和测试集，使用LabelImg工具标注训练数据集；修改MTCNN算法模型中的图像读取文件，更改特征点数量；训练MTCNN算法模型；指定目标图片并构建图像金字塔；将图像金字塔导入MTCNN算法模型，经过P‑Net进行第一级处理；P‑Net的输出结果进入R‑Net进行第二级处理；R‑Net的输出结果进入O‑Net进行第三级处理，识别出车脸边框及特征点；对MTCNN算法模型的输出结果进行仿射变换。本发明解决了车辆识别中车脸对齐这个关键问题，有效提升了车辆识别的泛化能力和准确率。
一种基于 mtcnn 对齐方法

[发明专利]一种在局部复原的模糊图片上基于特征描述子比对的小目标检测方法-CN201910625987.9有效
发明人： 朱顺意;范继辉;瞿明军;李广立;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种在局部复原的模糊图片上基于特征描述子比对的小目标检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：(1)准备车辆数据集，所述车辆数据集包含有经过四点车前窗对齐算法对齐过的模糊车辆图片；(2)使用降噪算法对车辆数据集中的图片进行降噪处理；(3)通过插值函数对图片进行局部超分辨率复原，目标区域为对齐后的前车窗；(4)对复原后的图片进行特征检测，提取特征描述子；(5)通过特征描述子比对判断是否存在小目标。本发明采用局部复原有效减少了计算量，且提高了小目标检测的准确率,为交通领域检测车年检标和安全带的有无提供了一种切实可行的方法。
一种局部复原模糊图片基于特征描述目标检测方法

[发明专利]一种基于目标识别区域截取的车辆颜色识别方法-CN201910626613.9有效
发明人： 朱顺意;范继辉;瞿明军;李广立;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于目标识别区域截取的车辆颜色识别方法，属于车辆颜色识别技术领域，包括获取包含待测车辆的图片；对待测图片进行目标检测，得到待测车辆的图像；对待测车辆提取车窗区域信息，得到前车窗四角的坐标值；去除部分分辨率过低的检测图片；利用车窗、车引擎盖边界的共线性和平行性，截取车辆引擎盖区域作为图片的目标识别区域；对提取的车辆引擎盖区域图像进行饱和度增强处理；用RGB和HSV两套颜色识别模型，对饱和度增强后的车引擎盖图像进行颜色识别，输出最终识别结果。本发明解决了传统车辆颜色识别中，背景、车窗等干扰区域对车身颜色识别产生影响的问题，提升了车辆颜色识别的准确性和鲁棒性。
一种基于目标识别区域截取车辆颜色方法

[发明专利]一种基于人体骨骼关键点分割和列卷积的行人重识别方法-CN201910625438.1有效
发明人：范继辉;周莉;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;朱顺意;巩志远;陈建学;周雨晨 -专利权人：山东大学;山东领能电子科技有限公司;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人体骨骼关键点分割和列卷积的行人重识别方法，包括：(1)准备行人数据集；(2)将训练集送入网络A，得到上半身图片信息和下半身图片信息，上半身图片信息是指包含有行人上半身信息的高维矩阵X，下半身图片信息是指包含有行人下半身信息的高维矩阵Y；(3)将高维矩阵X送入网络B；(4)将高维矩阵Y送入网络C；(5)使用测试集验证,进行结果检测。本发明基于人体骨骼关键点的区域分割能更准确地将人体各部分区分开来，能更有效的进行人体部件对齐，能够有效提高模型的鲁棒性。本发明能使图中像素行和行之间能够传递信息，有效地提高目标识别率。
一种基于人体骨骼关键分割卷积行人识别方法

[发明专利]一种基于数据并行的深度学习处理器架构及方法-CN201810179977.2有效
发明人： 朱顺意 -专利权人：山东领能电子科技有限公司
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据并行的深度学习处理器架构及方法，包括输入缓存区(In_Buf)、PE阵列、若干个片上缓存区、输出缓存区(Out_Buf)，相邻的两个N*N的PE阵列之间设有一组片上缓存区；本发明通过配置N*N的PE阵列，可以实现数据的片上传输并最大程度地减小数据与片外的双向传输，减少了传统神经网络数据的片上与片外传输的能量消耗，为减少神经网络能耗问题提供了新的解决方案。
一种基于数据并行深度学习处理器架构方法

[发明专利]一种多组卷积神经网络之间互博智能进化的优化方法-CN201810179969.8有效
发明人： 朱顺意 -专利权人：山东领能电子科技有限公司
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种多组卷积神经网络之间互博智能进化的优化方法，通过多个卷积神经网络之间通过对比识别图像的准确率，利用摄像头实时采集图像作为数据集反馈给识别效果不好的网络进行微调以优化该网络可以对该类别的图像更好的分类；可以利用安防监控自动获取训练集喂给一个分类效果较差的网络，控制其自动微调(Finturn)，节省大量人力物力手动采集图片并且写上标签，而且实现卷积神经网络之间自动的训练进化。
一种卷积神经网络之间智能进化优化方法

[发明专利]一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法-CN201810179570.X有效
发明人： 朱顺意 -专利权人：山东领能电子科技有限公司
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法，包括预处理单元、硬件加速单元、存储单元；预处理单元用于对原始输入的原始图像帧进行预处理；硬件加速单元用于读入待卷积的预处理后的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，进行卷积，卷积结束后执行全连接层计算，全连接层计算结束后，输出计算特征判断结果；存储单元用于存储原始输入的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，以及每一次卷积的输出数据、全连接层的输出数据。本发明解决了传统处理器速度慢、延时大、无法实现实时推理等问题，为针对CNN卷积神经元网络进行推理计算的处理器的设计提供新的解决方案。
一种针对卷积神经元网络进行推理加速硬件架构及其工作方法

[发明专利]卷积核参数可配的神经卷积阵列电路核、处理器及电路-CN201910350154.6有效
发明人：孙建辉;周莉;吕海琦;赵梦醒;朱顺意 -专利权人：山东师范大学;山东大学;山东领能电子科技有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了卷积核参数可配的神经卷积阵列电路核、处理器及电路。卷积核参数可配的神经卷积阵列电路核，包括数据滑动移入部分，被配置为将卷积阵列划分成多个并行数据窗口；多路选择器，被配置为：通过像素数据输入总线扫描右移输入像素数据，完成对卷积阵列的像素数据的右移滑动更新；通过卷积核系数输入总线串行扫描卷积核系数，完成对卷积阵列的卷积核的系数配置；通过选择端使能多路选择器的两个输入端口中的一个输入端选择性更新数据；点乘部分，被配置为：将每个并行数据窗口内的像素数据与相应卷积核对应各个点系数进行点乘并将点乘结果累加，得到每个并行数据窗口与其对应卷积核的一个卷积结果。
卷积参数神经阵列电路处理器

[发明专利]一种多神经网络框架间的快速模型验证方法-CN201910751846.1在审
发明人： 朱顺意;范继辉;巩志远;褚国建;陈建学;张松;杜来民;邓国超;白玥寅;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多神经网络框架间的快速模型验证方法，属于计算机视觉技术领域，所述方法包括以下步骤:(1)搭建pytorch框架环境，导入torch、torch.nn库。(2)基于pytorch框架环境搭建神经网络模型并进行调试，生成格式为.pth的文件。(3)使用torch与caffe间的转换工具，将格式为.pth的文件转换为格式为.caffemodel及prototxt的caffe框架下的文件。(4)搭建caffe框架环境，并验证转换后的文件是否正常运行。(5)验证该模型在实际应用中的可行性。本发明降低了神经网络的开发与调试难度，有效缩短了神经网络模型的研发和应用周期。
神经网络模型神经网络验证计算机视觉技术研发和应用调试难度环境搭建快速模型文件转换转换工具调试转换应用开发

[发明专利]一种基于人体骨骼关键点检测和非均等分区的行人重识别方法-CN201910626212.3在审
发明人：范继辉;周莉;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;朱顺意;巩志远;陈建学;周雨晨 -专利权人：山东大学;山东领能电子科技有限公司;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人体骨骼关键点检测和非均等分区的行人重识别方法，包括步骤如下：(1)准备行人数据集，划分为训练集、验证集和测试集,标注训练集；(2)送入ResNet50网络，得到表征人体特征的tensor A；(3)依照人体骨骼区域相对不变性，按人体骨骼关键点对tensor A进行非均匀分区，分别表征人体的头、胸部、腹部、大腿、小腿、脚；(4)分别连接FC层，并用Softmax分类器分类；(5)验证及测试时，将n个特征向量合并计算相似度，实现行人重识别。本发明人体关键点检测和非均等分区的行人重识别方法具有更强的泛化能力和更高的准确性。
人体骨骼关键点检测分区训练集计算相似度人体特征特征向量行人数据不变性测试集非均匀分类器关键点验证集小腿大腿标注腹部送入胸部并用验证测试合并分类网络

[发明专利]一种扩充类别式数据快速标注方法-CN201910626205.3在审
发明人： 朱顺意;范继辉;瞿明军;李广立;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种扩充类别式数据快速标注方法，包括以下步骤：(1)获取带有统一标注A的初始数据集；(2)结合已有数据集，将A进一步分为a、b、c等多个子类；(3)选取初始数据集的一部分作为样本，通过人工修改标注文件，快捷地将标注从A重命名为a、b、c等，得到标注样本；(4)基于标注样本，利用神经网络训练模型，将所得模型对初始数据集中剩余的数据进行预标注，得到预标注数据；(5)对预标注数据进行人工微调，保证所涉及数据标签全部准确，基于初始数据与微调数据对模型训练优化，基于更多标注样本训练更优模型，最终准确地标注全部数据，提高标注效率；本发明能满足快速、准确地标注的需求，更好地服务于实际应用。
标注样本初始数据集初始数据神经网络训练标注文件模型训练人工微调数据标签样本训练数据集微调应用优化保证统一服务

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