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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
主分类
A 农业
B 作业；运输
C 化学；冶金
D 纺织；造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于量化神经网络的张量数据比特级压缩与重建方法-CN202310547390.3在审
  • 周喜川;邹镟;刘海军 - 重庆大学
  • 2023-05-15 - 2023-09-29 - G06V10/80
  • 本发明涉及一种基于量化神经网络的张量数据比特级压缩与重建方法，属于深度学习领域，包括轻量型神经量化编码器和基于通道融合特征增强的超分解码器；所述轻量型神经量化编码器通过卷积操作实现对输入张量的特征级压缩，将神经量化输出结合霍夫曼编码实现比特级压缩，最终实现特征级压缩和比特级压缩相结合的两级压缩；所述基于通道融合特征增强的超分解码器通过霍夫曼解码器对压缩数据进行霍夫曼解码，通过通道融合特征增强主干网提升压缩数据的特征表达能力，通过采用线性插值的空间超分模块完成张量数据的二维空间上采样，最后由通道超分卷积模块恢复出原始张量数据的通道分辨率，得到重建张量。
  • 一种基于量化神经网络张量数据特级压缩重建方法
  • [发明专利]一种噪声增强最小化克拉美罗界的方法-CN201811365350.2有效
  • 刘书君;杨婷;周喜川;张奎;李东 - 重庆大学
  • 2018-11-16 - 2023-07-07 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种噪声增强最小化克拉美罗界的方法。属于信号处理领域。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，然后利用加噪后对应的非线性系统输出信号对输入参数进行估计，建立噪声增强最小化克拉美罗界模型，并求解该模型下使得克拉美罗界最小时所需加入的噪声，从而获得噪声增强下所对应的最小化克拉美罗界。本发明将噪声增强与参数估计中克拉美罗界的计算相结合，通过寻求对非线性系统输入信号所加入的合适噪声，使得利用非线性系统输出信号对输入参数进行估计时对应的克拉美罗界进一步降低。
  • 一种噪声增强最小化克拉美罗界方法
  • [发明专利]一种基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法-CN201811365349.X有效
  • 刘书君;杨婷;周喜川;张奎;李东 - 重庆大学
  • 2018-11-16 - 2023-07-04 - G06F30/20
  • 本发明公开了基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法。属于信号处理领域。它是一种利用噪声增强特性提高贝叶斯准则下参数估计性能的方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，然后建立噪声增强贝叶斯参数估计模型，利用所述非线性系统输出信号对输入参数进行贝叶斯估计，最后求解该模型下的最优加性噪声，并获取最优噪声增强贝叶斯估计性能。本发明利用噪声增强提高贝叶斯参数估计性能，通过给非线性系统输入信号加入合适的噪声，可进一步减小基于非线性系统输出信号对输入参数进行贝叶斯估计时对应的均方误差。
  • 一种基于噪声增强贝叶斯参数估计方法
  • [发明专利]一种精度与吞吐率可调的高能效神经网络计算架构-CN202310311747.8在审
  • 周喜川;杨家威;刘海军 - 重庆大学
  • 2023-03-28 - 2023-06-23 - G06N3/063
  • 本发明涉及一种精度与吞吐率可调的高能效神经网络计算架构，属于计算机领域。该架构包括：多个并行的二值神经网络计算流水线、侧馈连接重构路由模块、重构控制器和输出重整模块；每个二值神经网络计算流水线中包括多个计算阵列，并给每个计算阵列预留一个侧馈连接接口；每个二值神经网络计算流水线与侧馈连接重构路由模块互联构成并行度更高的二值神经网络，从而提高计算架构的精度；该架构接收重构信号，通过重构控制器完成对侧馈连接重构路由模块、侧馈连接接口和输出重整模块的重构，从而改变计算架构的并行度达到权衡调整计算架构精度和吞吐率的目的。
  • 一种精度吞吐可调能效神经网络计算架构
  • [发明专利]基于单帧图像的实时目标检测与3D定位方法-CN202010500784.X有效
  • 周喜川;龙春桥;彭逸聪 - 重庆大学
  • 2020-06-04 - 2023-04-28 - G06V20/56
  • 本发明涉及一种基于单帧图像的实时目标检测与3D定位方法，属于视觉处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：输入一张二维的RGB图像；S2：对二维的RGB图像进行特征提取，并分别提取出深层网络的特征与浅层网络的特征；S3：进行二维目标识别模块，并应用在后续模块；S4：分别进行三维框顶点、实例级深度信息与三维框中心点的估计；S5：将水平局部性保持正则化项加入三维框中心点预测中，从而约束并优化三维框中心点的预测；S6：结合所有模块的预测，输出带有3D‑Box标记的二维RGB图像。本发明提高了模型训练收敛的速度与3D目标识别与定位的准确度，同时满足了低硬件成本的ADAS方案对准确度的要求。
  • 基于图像实时目标检测定位方法
  • [发明专利]一种基于分类图像块稀疏表示的CS-MRI图像重构方法-CN201811546463.2有效
  • 刘书君;宋健;曹建鑫;周喜川;张奎 - 重庆大学
  • 2018-12-18 - 2023-04-28 - G06V10/762
  • 本发明公开了一种基于分类图像块稀疏表示的CS‑MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种以聚类后的图像块集合为训练对象获得正交学习字典后，对图像块进行稀疏表示，并对系数作非凸约束的图像重构方法。首先对预重构图像进行图像块聚类，然后对每一类图像块集合分别训练正交字典，并采用lp范数对图像块在对应字典下的稀疏系数进行非凸约束，并重构出MRI图像。本发明针对图像块提出正交字典学习与非凸系数约束的统一模型，并采用交替方向迭代法求解该模型，使字典、系数、图像获得持续更新，重构出的图像保留了大量细节信息，获得了较高的重构性能，因此可用于医学图像的恢复。
  • 一种基于分类图像稀疏表示csmri方法
  • [发明专利]基于激光测距和三轴加速度计的障碍物检测装置及方法-CN201910309513.3有效
  • 李坤平;周喜川 - 重庆大学
  • 2019-04-17 - 2023-04-18 - G01S17/08
  • 本发明涉及一种基于激光测距和三轴加速度计的障碍物检测装置及方法，属于信号检测领域。该装置包括激光测距模块、三轴加速度计和处理计算模块；激光测距模块用户测量获取光斑到系统基板的距离；所述三轴加速度计用于采集获取在x轴、y轴和z轴三个方向上的的加速度值；处理计算模块用于对激光测距模块和三轴加速度计获取的数据进行计算、矫正和比较，得出与警告阀值之间的关系，判断某一方位是否有障碍物。本发明的装置较传统检测装置，结构简单，成本低，能耗低，实时性强；可单独构成一套完整系统，独立运行，或集成在已有设备上运行。
  • 基于激光测距加速度计障碍物检测装置方法
  • [发明专利]感算一体高光谱信号实时处理与识别系统-CN202310033428.5在审
  • 周喜川;张凌风;刘海军;陈黎辉;沈象飞 - 重庆大学
  • 2023-01-10 - 2023-04-14 - G06V20/17
  • 本发明涉及感算一体高光谱信号实时处理与识别系统，属于高光谱图像处理领域。该系统包括：感知子模块：通过无人机搭载的高光谱成像仪采集目标区域地物高光谱DN值，并通过脚本程序动态监测采集到的高光谱DN值，与计算子模块进行数据交互；计算子模块：与感知子模块进行数据交互，通过中央处理器协调控制感知子模块捕获的高光谱DN值进入计算子模块的内存缓存；调用深度学习加速器为SSPNet网络模型运行进行加速；通过SSPNet网络模型对所获得的原始高光谱信号数据特征进行分析处理，给出识别结果；本发明通过数据增强在高光谱信号层面提升训练样本数据量，提高了模型的泛化能力，同时增加噪声数据，提升模型的鲁棒性。
  • 一体光谱信号实时处理识别系统
  • [发明专利]基于接口描述文件的软件接口一致性校验方法-CN202211180203.4在审
  • 王宽;周喜川;刘海军 - 重庆大学
  • 2022-09-26 - 2022-12-23 - G06F9/445
  • 本发明涉及一种基于接口描述文件的软件接口一致性校验方法，属于接口校验领域，包括以下步骤：S1：从模块源代码中提取接口描述文件并复制到文件夹1中；S2：从服务器获取统一发布的所有接口描述文件并存放在文件夹2中；S3：遍历文件夹1中的接口描述文件，从文件夹2中搜索同名文件；计算对应同名文件的md5值，若md5值相同，则证明文件内容完全一致；若md5值不相同，则表明文件内容存在差异，则定位两个文件的异同点；将两个文件的不一致信息记录到错误信息列表中；S4：判断错误信息列表是否为空，若当前错误信息列表为空，则校验通过，若错误信息列表不为空，则校验失败并记录当前错误信息列表到硬盘。
  • 基于接口描述文件软件一致性校验方法
  • [发明专利]一种岩石高光谱图像数据增强方法-CN201911408912.1有效
  • 秦凯;周喜川;赵宁博;杨越超;崔鑫 - 核工业北京地质研究院
  • 2019-12-31 - 2022-07-26 - G01N21/55
  • 本发明属于地质勘查领域，具体涉及一种岩石高光谱图像数据增强方法，该方法包括以下步骤：步骤(1)采集高光谱图像中有地面岩石分析测试验证的像元光谱为数据增强的样本；步骤(2)计算出每种矿物端元的光谱反射率x；步骤(3)计算每种矿物端元的单次散射反照率；步骤(4)计算混合矿物的单次散射反照率；步骤(5)将步骤(4)构建的混合矿物光谱转换为图像中的光谱反射率；步骤(6)将不同角度的混合矿物光谱反射率进行合并，制作数据增强后的岩石高光谱图像。本发明针对花岗岩、碳酸岩等岩石光谱做过大量实验研究，构建可用于深度学习的光谱样本数据集，适用性较强，对于其他地物的识别和分析工作也具有借鉴意义。
  • 一种岩石光谱图像数据增强方法
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