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[发明专利]一种基于Tail-Gating技术提高成像分辨率的距离选通成像系统-CN202011400443.1有效
发明人：曾宪江;程文韶;孙钢波;王洪;徐寅 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Tail‑Gating技术提高成像分辨率的距离选通成像系统，包括：发射光源模组；测距接收模组，采集和滤波水下目标反射的回波光信号，将回波光信号转换成电信号并转发至控制与处理模组；成像接收模组，接收水下目标反射回来的包含目标图像信息的光信号并转发至控制与处理模组；控制处理模组，用于设定发射光源模组参数，设定所述测距接收模组参数并控制其同步采集水下目标反射的回波信号，根据回波信号计算水下目标距离，并根据水下目标距离基于Tail‑Gating技术设定成像接收模组参数。本发明基于Tail‑Gating技术，将选通门开启时间相对目标距离换算时间略微延迟，有效减少散射噪声进入微通道板，提高信噪比，从而提高系统在水下浑浊情况下的成像分辨率。
一种基于 tail gating 技术提高成像分辨率距离系统

[发明专利]一种二阶串行多数投票器电路-CN202211546796.1在审
发明人：夏迎军;邹尔博;程文韶;李邦旭;范强 -专利权人：武汉华中天经通视科技有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/337 文献下载
摘要：本发明公开了一种二阶串行多数投票器电路，包括Bang‑Bang鉴相器、串行多数投票器、数字低通环路滤波器、温度计码编码电路、由相位插值器及相位选择器构成的PS/PI电路和提供外部参考时钟的锁相环；四种相位时钟采样后的数据被输入Bang‑Bang鉴相器以产生相位差异信号，Bang‑Bang鉴相器对四个数据的边缘信息进行合成，之后通过串行多数投票器产生超前/滞后的判断信息，经过数字低通环路滤波器以及温度计码编码电路，反馈到相位选择器，调整时钟频率的输入，PS/PI电路利用所提供的单频多相位参考时钟得到恢复的时钟信号。本发明无需使用增益和补偿单元，不需要保存系数，极大地简化了电路结构，减少了开销。
一种串行多数投票电路

[发明专利]卷积神经网络加速器-CN202011090777.3有效
发明人： 程文韶;邹尔博;孙钢波;徐寅;王洪 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络加速器，包含输入特征图缓存，权重缓存，输出特征图缓存，核心运算模块，控制模块，定点数转浮点数模块，浮点数转定点数模块和整数转定点数模块。通过定点数转浮点数模块，浮点数转定点数模块和整数转定点数模块解决了卷积神经网络加速器和CPU切换时需要消耗大量时间进行数据格式转换的问题和原始输入特征图转换位定点数需要消耗大量时间进行数据格式转换的问题。
卷积神经网络加速器

[发明专利]一种基于结构搜索和通道剪枝的神经网络模型压缩方法-CN202111481512.0有效
发明人：陈余根;程文韶;谭海;徐寅;王南 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构搜索和通道剪枝的神经网络模型压缩方法，用于无人车、无人艇等目标检测，采用神经网络结构搜索技术，针对当前数据集和任务，首先训练出一个精度不低但相比常规CNN参数量和计算量都较小的轻量级网络，为网络中每一个层级的结构都赋予一个对应衡量其重要性的缩放因子，同时各层级结构对应缩放因子采用大方差高斯分布初始化，施加L1范数正则化同时采用次梯度优化算法，进行稀疏化训练，将模型中那些接近0的缩放因子对应的层级进行裁剪，对模型进行微调，如果能回到baseline的精度或下降在5%以内进行下一轮模型压缩剪枝，否则结束该程序。
一种基于结构搜索通道剪枝神经网络模型压缩方法

[发明专利]一种基于孪生网络的目标跟踪方法-CN202210986768.5在审
发明人： 程文韶;范强;徐寅;操琼;韩根甲 -专利权人：武汉华中天经通视科技有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，先构建基于卷积神经网络的目标跟踪网络，然后将前后两帧图像送入网络获取特征信息，输出目标特征向量特征图，完成互相关运算，得到分类信息后通过通道熵值加权增加有效的分类信息；本发明通过基于卷积神经网络的目标跟踪网络提升分类信息的准确性，得到修正后的分类网络结果，最终得到目标准确坐标。
一种基于孪生网络目标跟踪方法

[发明专利]一种图像数据增强方法、系统、电子设备及存储介质-CN202011553650.0在审
发明人：张智杰;邹尔博;程文韶;谭海;王群 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明提供一种图像数据增强方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：分别获取实际采集的第一目标图像数据集和从公共数据集中获取第二目标图像数据集；对于所述第二目标图像数据集中的每一张目标图像，通过添加散粒噪声的方式进行增强处理，得到增强处理后的第二目标图像数据集；将第一目标图像数据集和增强处理后的第二目标图像数据集作为最终的目标图像数据集。本发明对于公共数据集中的目标图像，通过添加散粒噪声的方式进行增强加躁处理，消除公共数据集中的目标图像与实际采集的目标图像之间的差异，扩充实际采集的目标图像数据集。
一种图像数据增强方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种神经网络加速器-CN202011494285.0在审
发明人： 程文韶;邹尔博;孙钢波;徐寅;王洪 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络加速器，包括：整数转定点数模块、浮点数转定点数模块、定点数转浮点数模块、输入特征图缓存、权重缓存、输出特征图缓存、核心计算模块和控制模块。该神经网络加速器能够适配任意大小输入特征图，不需要对输入特征图进行填充，节省运算时间，将输入特征图整数及浮点数转换为定点数的时间，可节省数据格式转换的时间，输出特征图缓存后增加定点数转浮点数模块将定点数转换为浮点数，通过DMA转换为浮点数，方便CPU进行运算，并可以提高加速器运算效率。
一种神经网络加速器