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[发明专利]基于深度学习和群体特征的种群细粒度识别与计数方法-CN202310961121.1在审
发明人： 鉴海防;郑帅康;王洪昌 -专利权人：中国科学院半导体研究所;中科院南昌高新技术产业协同创新研究院
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种于深度学习和群体特征的种群细粒度识别与计数方法。该方法包括：利用预设的密度估计算法从待识别的种群图像中获取表征感兴趣目标位置信息和数量信息的密度分布图；对密度分布图进行灰度处理以生成密度灰度图，并根据种群分布特征，利用预设的种群聚类和定位算法对密度灰度图进行聚类处理和定位处理，得到种群的位置边界信息；根据种群的位置边界信息，利用训练完成的种群细粒度识别模型对待识别的种群图像进行识别，得到种群的类别信息；根据种群的类别信息，利用种群的位置边界信息和密度分布图进行分类计数，得到不同种群的数量信息。本发明同时还提供了一种用于训练种群细粒度识别模型的方法、电子设备以及存储介质。
基于深度学习群体特征种群细粒度识别计数方法

[发明专利]图像处理方法及图像处理装置-CN202310149388.0在审
发明人：程清华;鉴海防;王洪昌 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：提供了一种图像处理方法及图像处理装置。该方法包括利用目标识别模型对图像进行处理，得到目标分布概率图以及第一类型中每一种类目标的种类信息和数量信息，目标分布概率图包括与每个像素点对应的目标概率，第一类型是根据目标在图像中的像素值与预设分类阈值确定的；基于第一预设处理方法，对目标分布概率图进行图像处理，得到目标灰度图和目标热力图；对目标灰度图进行图像形态学闭操作，得到多个联通区域，每个联通区域表征第二类型中的一个种类的目标的聚集区域，第二类型是根据目标在图像中的像素值与预设分类阈值确定的；针对每个联通区域，利用第二预设处理方法对联通区域进行群体识别处理，得到联通区域内目标的种类信息和数量信息。
图像处理方法装置

[发明专利]鸟类声音识别方法、模型训练方法、装置、电子设备-CN202310216766.2在审
发明人：郭慧敏;鉴海防;王洪昌;朱文旗 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于双路径时频联合建模的多辅助分支的鸟类声音识别方法、模型训练方法、装置、电子设备。其中鸟类声音识别模型为N层级联结构，N＞1，每层级联结构中包括依次连接的特征提取层、双路径时频联合建模单元、跳跃连接层和辅助分支分类器，该模型训练方法包括：对获取的鸟类声音样本数据进行预处理，得到预处理后的鸟类声音样本数据和对应的标签数据；将预处理后的鸟类声音样本数据输入到鸟类声音识别模型中，得到N个分类结果；根据N个分类结果，得到鸟类的分类结果；根据鸟类的分类结果与标签数据计算损失值，得到损失结果；利用损失结果迭代地调整鸟类声音识别模型的参数，得到训练完成的鸟类声音识别模型。
鸟类声音识别方法模型训练装置电子设备

[发明专利]基于混合高斯模型的目标检测方法、装置及设备-CN202211527695.X在审
发明人：王洪昌;鲁华祥;鉴海防 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合高斯模型的目标检测方法、装置及设备，可以应用于计算机视觉领域及数字图像处理领域。该基于混合高斯模型的目标检测方法包括：对包括待检测目标的目标图像进行处理，得到与待检测目标相关的第一密度图，其中，第一密度图符合混合高斯分布，第一密度图作为混合高斯模型；对第一密度图进行积分处理，得到待检测目标的第一数量值；对第一密度图进行局部峰值提取，得到待检测目标的第二数量值；基于第一数量值、第二数量值及第一密度图，得到待检测目标的目标均值和目标方差；根据目标均值和目标方差确定待检测目标的位置信息。
基于混合模型目标检测方法装置设备

[发明专利]一种新型温度传感器高低温测试装置-CN202110045621.1有效
发明人：裴艳荣;李文昌;鉴海防 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01K15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型温度传感器高低温测试装置，包括：箱体，用于改变箱体内部的测试温度并放置测试模块；测试模块，可拆卸设置于箱体内侧，用于进行手动测试或自动化测试；显示模块，位于箱体上，用于显示信息和接收输入数据；分拣模块，用于放置和转移待测元器件；控制模块，位于箱体内部，与箱体、测试模块、显示模块、分拣模块电性连接，用于控制测试装置稳定运行。其中，测试模块包括：手动测试模块和自动测试模块。本发明提供的新型温度传感器高低温测试装置结构简单，能够实现手动测试和自动测试两种测试模式，应用面广，并且能够实现批量元器件测试，极大提高了测试效率，节省测试时间。
一种新型温度传感器低温测试装置

[发明专利]生态区内的鸟类检测方法、装置以及电子设备-CN202210854745.9在审
发明人：郭慧敏;鉴海防;王洪昌;朱文旗;李文昌 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种生态区内的鸟类检测方法、装置以及电子设备，该方法包括：利用边缘端智能设备对生态区内的景象进行采集，得到待检测图像数据集，其中，待检测图像数据集中包括多帧待检测的图像数据；将待检测图像数据集中的每帧图像数据输入预先训练好的鸟类识别模型中，输出第一目标图像数据集，第一目标图像数据集表征为待检测图像数据集中包括鸟类的图像数据。
生态区内鸟类检测方法装置以及电子设备

[发明专利]基于图像和音频双模态鸟类识别方法、装置、设备及介质-CN202210785055.2在审
发明人： 鉴海防;王洪昌;郭慧敏;李文昌 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像和音频双模态鸟类识别方法、装置、设备及介质。方法包括：获取鸟类的图像及音频；利用ViT深度学习神经网络模型对图像及音频进行特征提取，得到图像特征及音频特征；将图像特征及音频特征融合，输出鸟类的细粒度识别结果。本发明同时利用音频和图像特征进行鸟类细粒度识别，通过融合两种特征进行特征互补，可以提升识别精确度并提高数据利用率。
基于图像音频双模鸟类识别方法装置设备介质

[发明专利]基于波形和频域信息融合网络的声音信号增强方法及装置-CN202210627965.8在审
发明人：郭慧敏;鉴海防;王洪昌;朱文旗;李文昌 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于波形和频域信息融合网络的声音信号增强方法及装置。该方法包括获取声音训练样本集，其中，声音训练样本集包括多个声音训练样本和对应的标签数据，每个声音训练样本包括训练声音信号和训练幅度谱；将声音训练样本输入初始融合网络模型，输出增强后的训练声音数据，其中，初始融合网络模型为用于融合声音信号时域信息和频域信息的多模态融合网络模型；根据标签数据和增强后的训练声音数据计算损失函数，得到损失结果；根据损失结果迭代地调整初始融合网络模型的网络参数，生成经训练的多模态融合网络模型；将待增强的声音信号输入多模态融合网络模型，输出增强的语音信号。
基于波形信息融合网络声音信号增强方法装置

[发明专利]对象统计模型的训练方法、对象统计方法及装置-CN202111173473.8在审
发明人：王洪昌;鉴海防;鲁华祥 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种对象统计模型的训练方法、对象统计方法及装置。该训练方法包括：获取训练样本数据集，其中，训练样本数据集中的训练样本包括训练图像以及训练图像的标签数据，其中，训练图像包括多个对象，对象包括动物和/或植物；将训练图像输入深度神经网络模型，输出预测密度图；根据预测密度图和标签数据计算损失函数，得到损失结果；以及根据损失结果迭代地调整深度神经网络模型的网络参数，生成经训练的对象统计模型。
对象统计模型训练方法装置

[发明专利]对象分类模型的训练方法、对象分类预测方法及装置-CN202111173528.5在审
发明人：王洪昌;鉴海防;鲁华祥 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种对象分类模型的训练方法、对象分类预测方法及装置，该对象分类模型的训练方法包括：获取训练样本数据集，其中，训练样本数据集中的训练样本包括训练图像以及训练图像的标签数据，其中，训练图像表征对象的多种姿势，对象包括动物，标签数据包括针对姿势的真实姿势分类信息；将训练图像输入深度神经网络模型，输出识别结果，识别结果包括预测姿势分类信息；根据识别结果和标签数据计算损失函数，得到损失结果；以及根据损失结果迭代地调整深度神经网络模型的网络参数，生成经训练的对象分类模型。
对象分类模型训练方法预测装置

[发明专利]一种混合模数转换器系统-CN202110100535.6在审
发明人：李加鹏;李文昌;鉴海防 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H03M1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合模数转换器系统，包括：第一转换电路，用于根据第一差分信号和第二差分信号的电压差值调整参考电压的大小，并输出第一转换结果；第二转换电路，与第一转换电路的输出端连接，用于将第一转换电路的残余差分信号转换为差分电压，并将差分电压和参考电压进行比较，输出第二转换结果；合并电路，分别与第一转换电路的输出端和第二转换电路的输出端连接，用于将第一转换结果和第二转换结果合并，输出数字转换结果。本发明通过合并电路将两种模数转换器电路混合，在具有较快的转换速率的同时，能够具有较高的转换精度，解决了现有的模数转换器存在的转换速率高，但转换精度低或转换精度高，转换速率低的问题。
一种混合转换器系统

[发明专利]一种提高OFDM系统中符号同步精度的方法-CN201410030641.1有效
发明人：彭锦;周立国;姚小城;崔秀伶;方治;鉴海防;石寅 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2014-01-22 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高OFDM系统中符号同步精度的方法，该方法包括从接收到的数据中选择出有效数据，其中有效数据为接收端检测到帧数据后的时域短前导数据；对所述有效数据进行信道模式识别，识别出有用信号所在的子信道；针对所述的信道模式识别结果，给出对应的阈值计算函数；对所述有效数据进行延时自相关运算得到延时自相关结果，并计算该延时自相关结果的均值；计算所述的有效数据的平均能量；将所述延时自相关结果的均值和所述有效数据的平均能量代入阈值计算函数，得到该接收帧的符号同步阈值；将所述延时自相关结果与所述符号同步阈值进行比较，得到精确同步点的范围。本发明提高了OFDM系统中符号同步精度且具有较宽的应用范围。
一种提高 ofdm 系统符号同步精度方法

[发明专利]多入多出无线通信数据检测方法-CN200810240356.7无效
发明人： 鉴海防;石寅 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2008-12-17 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种多入多出无线通信数据检测方法，包括：对信道系数矩阵实施QR分解，使之三角化；在每一层的数据检测过程中，通过计算部分欧式距离，在备选路径中，经过排序，选取最短的K条存活路径；在任何一层的数据检测过程中，引入最优分支和次优分支的概念，不需计算其所有可能子节点的累加欧式距离，只计算最优分支和次优分支的累加欧式距离，并从中选出本层的K条最优存活路径；根据最后选出的K条最优存活路径的累加欧式距离，选取最短的一条作为最优路径。本发明在保证检测性能的条件下，降低了多入多出无线通信数据检测器的计算复杂度，使其更适合于VLSI硬件实现。
多入多出无线通信数据检测方法

[发明专利]一种多入多出正交频分复用系统的信道估计方法-CN200810240355.2无效
发明人： 鉴海防;肖宛昂;石寅 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2008-12-17 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种多入多出空间复用系统的信道估计方法，该方法首先在频域中利用最小二乘估计方法得到初步的信道系数，通过傅立叶反变换将该初步的信道系数变换到时域，并引入信道冲激响应的有效抽头的概念，以信道冲激响应在循环前导范围之外的最大值作为判决条件，然后寻找有效抽头范围，并将有效抽头范围以外的部分通过在时域补零的方法滤除噪声干扰，再将其转换到频域，以数据载波的最小二乘估计信道系数进行替换，通过迭代插值的方法，恢复零子载波的信道系数，并最终得到接近于真实信道系数的信道估计。本发明充分利用了无线宽带通信系统信道响应的时域特性，采用噪声抑制的方法对传统信道估计方法进行改进，消除了噪声对信道估计器的影响。
一种多入多出正交频分复用系统信道估计方法

[发明专利]多入多出无线通信数据检测器-CN200910115375.1有效
发明人： 鉴海防 -专利权人：苏州中科半导体集成技术研发中心有限公司
申请日： 2009-05-13 - 公布日： 2009-10-14 - 主分类号： H04L1/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种多入多出无线通信数据检测器和一种多入多出无线通信数据检测方法。采用新型的MCU模块结构和创新的备选路径拣选机制，采用了新型的排序方法，对同一个父节点得所有子节点引入优先级的概念，采用重点考察高优先级的子节点的方法，减少需计算累加距离的节点数，从而降低检测器运算量；并且，充分利用树搜索中上一次存活路径累加欧式距离所包含的信息，大量减少可能性较低的备选分支路径的计算，从而在保证检测性能的条件下，极大降低了超大规模集成电路实现的功耗和面积；对于每一层的存活路径搜索，在不明显增加其他运算单元的条件下，极大减少了比较器的数量，但其性能依然接近于常规的K－best数据检测器。
多入多出无线通信数据检测器

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