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[发明专利]一种面向交通标志目标检测领域的数据增强方法-CN202111072882.9有效
发明人： 陆生礼;夏绍邦;梁天柱 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向交通标志目标检测领域的数据增强方法，该方法通过对交通标志数据集中数量较少的类别针对性地级联多个数据增强方法进行数据增强，解决了数据集中类别分布的长尾问题，同时使训练出的模型可以应对道路场景中复杂的实际情况；本发明针对每种类别使用不同的数据增强策略，使得数据增强算法生成的图片在丰富交通标志样本特征的同时不破坏交通标志本身的重要特征，提高了模型在各种复杂应用场景下的准确率；使用模拟退火算法搜索最佳的数据增强超参数组，在广大的超参数空间中搜索到最优的超参数解。
一种面向交通标志目标检测领域数据增强方法

[发明专利]一种基于脉动阵列的深度可分离卷积实现方法-CN202110562786.6有效
发明人： 陆生礼;张广明;张娟;庞伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉动阵列的深度可分离卷积实现方法，采用M行N列个处理单元(Processing Element，PE单元)构成脉动阵列结构：在水平方向上，相邻的PE单元之间相互连接，左侧的PE单元可以将数据传递给右侧的PE单元；在垂直方向上，每个PE单元有各自的数据输入端口和数据输出端口。数据预取模块为计算阵列提供特征图数据和权重参数。加法树对每一列PE单元并行输出的部分和数据进行累加。每个PE单元内部主要由寄存器、数据选择器、加法器和乘法器构成。本发明采用上述结构的脉动阵列并配合数据预取模块和加法树，可以实现不同的数据流和数据重用方式，从而实现对标准卷积、点卷积和深度卷积的加速计算。
一种基于脉动阵列深度可分离卷积实现方法

[发明专利]一种消除BLE测向载波频偏影响获得相位延时的方法-CN202210577788.7在审
发明人：黄成;陆生礼;刘昊 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种消除BLE测向载波频偏影响获得相位延时的方法，使得不需要估计载波频偏的情况下，以极低的计算资源获得仅与入射信号源方向相关的相位延时，进而提高存在载波频偏情况下BLE测向系统的精度，并提高各种工作温度情况下BLE测向系统的稳定性。
一种消除 ble 测向载波影响获得相位延时方法

[发明专利]面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构与计算方法-CN202210526577.0在审
发明人： 陆生礼;郑泽彬;梁天柱 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构，包括预处理模块、计算模块以及累加模块。计算模块由计算阵列、可配置加法树、普通加法树组成。计算阵列由计算片组成，每个计算片由计算单元构成，计算单元包含移位运算器和加法器，计算单元采用移位加法代替乘法计算，在保证较好精度的前提下，有效降低了硬件电路的面积和功耗的开销。可配置加法树单元支持标准卷积和深度可分离卷积计算，将计算硬件进行统一，有效降低卷积计算硬件电路的面积和功耗的开销。本发明还公开了一种面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构的计算方法，通过数据分块和通道增强技术，使得计算模块最大化处于工作状态，有效地提高了计算单元的利用率。
面向轻量级神经网络硬件开销卷积计算结构计算方法

[发明专利]一种基于目标检测网络的寄生参数提取方法-CN202210453278.9在审
发明人： 陆生礼;蒋明月;梁天柱 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F30/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测网络的寄生参数提取方法，属于寄生参数提取领域。该方法包括如下步骤：建立寄生电容模式库；创建符合版图互连线特点的数据集；使用自建数据集训练目标检测网络，通过修改损失函数对网络进行优化；用训练过的网络对版图图片进行预测，对网络的预测结果进行后续处理，得到寄生参数值。本发明旨在为数字集成电路寄生参数模式库建立和模式匹配提供了一种简单，供选择的解决方案。
一种基于目标检测网络寄生参数提取方法

[发明专利]一种低导通电阻的沟槽碳化硅功率器件及其制造方法-CN201910366654.9有效
发明人：魏家行;付浩;赵航波;刘斯扬;孙伟锋;陆生礼;时龙兴 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H01L29/78 文献下载
摘要：一种低导通电阻的沟槽碳化硅功率器件及其制造方法。其元胞结构包括，N型衬底，N型外延层，沟槽，沟槽侧壁设有石墨烯层，沟槽内部设有栅氧化层和多晶硅栅，多晶硅栅上方设有钝化层，沟槽两侧设有P型体区、N型源区和P型体接触区，石墨烯层下方设有P型屏蔽层，源区上表面设有源极金属，衬底下表面设有漏极金属。本发明使用电子束法，以金属和碳源气体辅助，在沟槽侧壁生长石墨烯层。本发明特征在于，沟槽侧壁的石墨烯层，降低了导通电阻。石墨烯层下方的屏蔽层，屏蔽了在器件关断状态时流过石墨烯层的电流，提升器件关断特性。使用了金属镍和碳源气体辅助生长石墨烯层，提高了石墨烯层的均匀性、厚度和生长速率。
一种通电沟槽碳化硅功率器件及其制造方法

[发明专利]一种消除负阻效应的阳极短路型横向绝缘栅双极型晶体管-CN201910410221.9有效
发明人：祝靖;邹艳勤;李少红;孙伟锋;陆生礼;时龙兴 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： H01L29/06 文献下载
摘要：一种消除负阻效应的阳极短路型横向绝缘栅双极型晶体管，包括P型衬底，在P型衬底上设有氧化层埋层，在氧化层埋层上设有N型漂移区，其特征在于，在N型漂移区的表面设有二氧化硅氧化层，在N型漂移区内设有LIGBT和NMOS，所述LIGBT包括第一N型重掺杂区，在第一N型重掺杂区内设有P型重掺杂阳极区，所述NMOS包括第二N型重掺杂区，在第二N型重掺杂区内设有P型阱区，在P型阱区内包围有N型重掺杂阳极区，所述第二N型重掺杂区与P型阱区电连接，在二氧化硅氧化层内设有多晶硅栅且所述多晶硅栅自N型重掺杂阳极区的上方区域跨过P型阱区并进入第二N型重掺杂区的上方区域，所述多晶硅栅还与N型重掺杂阳极区及P型重掺杂阳极区连接。
一种消除效应阳极短路横向绝缘栅双极型晶体管

[发明专利]一种基于局部感受野的人脸验证方法-CN202010310755.7有效
发明人：刘昊;花硕硕;庞伟;陆生礼 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部感受野的人脸验证方法，属于计算、推算或计数的技术领域。步骤是：建立外部数据集，对数据集中的样本进行数据增强；建立卷积神经网络，该卷积神经网络的输入为彩色图片，输出为图片中人脸区域对应的特征向量和人脸位置的预测框坐标，测试时根据预测框在图像中的位置输出对应区域的特征向量；利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。本发明根据深度神经网络的平移不变性，利用一个网络有效提取出人脸区域的特征，使特征向量的感受野恰好仅包含人脸，从而有效减少背景信息带来的噪声，保证人脸验证的准确率，同时提升了网络计算的并行度，大大简化了训练过程。
一种基于局部感受验证方法

[发明专利]解决反向恢复失效的逆导型横向绝缘栅双极型晶体管-CN201910327603.5有效
发明人：祝靖;朱桂闯;李少红;张龙;孙伟锋;陆生礼;时龙兴 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： H01L29/06 文献下载
摘要：一种解决反向恢复失效的逆导型横向绝缘栅双极型晶体管，包括P型衬底，氧化层埋层，N型漂移区，N型漂移区被内部填充多晶硅的氧化层沟槽分成两个区域，其中一个区域内设有横向绝缘栅双极型晶体管，另一个区域内设有NMOS，横向绝缘栅双极型晶体管的集电极作为逆导型横向绝缘栅双极型晶体管的集电极，横向绝缘栅双极型晶体管的栅极与NMOS的栅极相连并作为逆导型横向绝缘栅双极型晶体管的栅极，横向绝缘栅双极型晶体管的P型重掺杂发射区、NMOS的P型重掺杂源区及NMOS的N型重掺杂源区相连并作为逆导型横向绝缘栅双极型晶体管的发射极，横向绝缘栅双极型晶体管的N型重掺杂发射区与NMOS的N型重掺杂漏区相连。
解决反向恢复失效逆导型横向绝缘栅双极型晶体管

[发明专利]功率半导体器件及其制造方法-CN201811583692.1有效
发明人：孙伟锋;娄荣程;肖魁;林峰;魏家行;李胜;刘斯扬;陆生礼;时龙兴 -专利权人：东南大学;无锡华润上华科技有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： H01L29/78 文献下载
摘要：本发明涉及一种功率半导体器件及其制造方法，所述器件包括：衬底；漏极金属；漂移区；基区；栅结构；第一导电类型掺杂区，在基区远离栅结构的一侧与基区接触；源区，设于基区中、第一导电类型掺杂区与栅结构之间；接触金属，设于第一导电类型掺杂区上，与下方的第一导电类型掺杂区形成具有整流特性的接触势垒；源极金属，包裹接触金属，并与源区接触。本发明在源极金属底部引入具有整流特性的接触势垒的接触金属，同时在接触金属的下方加入第一导电类型掺杂区，替代了传统功率器件中寄生的体二极管来完成续流的功能，续流导通压降明显降低，并且器件的反向恢复速度更快于传统功率器件的寄生体二极管的反向恢复速度。
功率半导体器件及其制造方法

[发明专利]一种具有低开启过冲电流的横向绝缘栅双极型晶体管-CN201910370872.X有效
发明人：张龙;李安康;祝靖;孙伟锋;陆生礼;时龙兴 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H01L29/739 文献下载
摘要：一种具有低开启过冲电流的横向绝缘栅双极型晶体管，在维持电流能力，耐压能力不下降的前提下，减小第二个栅脉冲开启时流经器件的电流峰值。该半导体具备：在P型衬底上设有埋氧，埋氧上设有N型漂移区，其上设有P型体区和N型缓冲区，N型缓冲区内设有P型集电极区，在N型漂移区的上方设有场氧层，在P型体区内设有P型阱区，P型阱区内设有P型发射极区和发射极区，上述4区域的内侧边界同步内陷形成夹断区。P型体区表面设有栅氧化层，栅氧化层上设有多晶硅栅电极，所述多晶硅栅电极由位于P型体区表面上方的第一栅电极和位于夹断区及N型漂移区上方的第二栅电极组成，第一栅电极接第一栅电阻，第二栅电极接第二栅电阻。
一种具有开启电流横向绝缘栅双极型晶体管

[发明专利]一种基于BNRP的可配置并行通用卷积神经网络加速器-CN201910572582.3有效
发明人： 陆生礼;范雪梅;庞伟;刘昊;舒程昊;付成龙 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BNRP的可配置并行通用卷积神经网络加速器，属于计算、推算、计数的技术领域。加速器包含：模式配置器、卷积计算器、BNRP计算器、数据通信单元、数据压缩编码/解码器。卷积计算器包含T个大小为R*C的脉动卷积阵列,每个脉动卷积阵列配置相应的输入、输出特征图缓存区、配置信息数据缓存区。BNRP计算器可执行两种计算模式，包含：R*T个数据输入和输出接口、R*T个池化器、归一化计算模块和非线性激活计算模块，各功能模块按流水线方式并行执行。本发明能够根据各种网络结构的特点，动态配置并行加速计算模块执行模式.且通用性好，对网络结构层复杂且规模相对较大的卷积神经网络，可极大地降低计算复杂度，功耗低、吞吐量高。
一种基于 bnrp 配置并行通用卷积神经网络加速器

[发明专利]一种物联网移动基站通信保护系统及保护方法-CN202010866871.7有效
发明人：易润忠;刘红明;万健;李凯;陆生礼;刘远明;陈勇;李隽诗;刘华 -专利权人：江苏龙睿物联网科技有限公司;南京勤茂智能技术有限公司;南京远控健康科技有限公司
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： H04W4/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种物联网移动基站通信保护系统及保护方法，属于物联网移动基站领域；一种物联网移动基站通信保护系统及保护方法，包括：数据采集单元、数据处理单元、系统存储单元、主控制系统单元、数据发送单元、以及通道协调单元；本发明通过对物联网移动基站在每次数据信号采集时，会为电路提供一个稳定的工作电压，从而提高信号接收的信噪比，在进行数据采集时，会进行随机采集，从而保证数据的准确性，在进行数据通信时，会对此数据传输的通道进行设置为此数据信号的专属网络通道，进行编制通道ID，当有其他数据信号进行通信时，系统会进行判断此数据信号与编制通道ID的匹配度，从而作为传输通道的网络并入请求，从而保证了传输的安全性。
一种联网移动基站通信保护系统方法

[发明专利]一种基于神经网络架构搜索的无监督领域自适应方法-CN202110675052.9在审
发明人： 陆生礼;杨啸风;梁天柱;庞伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的无监督领域自适应方法，该方法通过构建可用于可微分网络架构搜索的网络结构，将实际输入样本的特征图和训练样本的特征图的欧式距离作为损失函数，按序交叉搜索更新网络的结构参数和权重参数，最后选择性能最优的一组参数构建网络模型；本发明使神经网络模型有更强的自适应能力，并且本方法中对网络中各操作赋予权重的结构，可以使网络结构的搜索和更新更加简便快捷、同时降低改变网络结构后的重训练所需的计算代价，使本方法易于在可移动嵌入式终端实施。
一种基于神经网络架构搜索监督领域自适应方法

[发明专利]一种基于FPGA的卷积神经网络片上训练加速器-CN202110697592.7在审
发明人： 陆生礼;疏建;王汉霖;庞伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于FPGA的卷积神经网络片上训练加速器，属于计算、推算或计数的技术领域。本卷积神经网络片上训练加速器主要包括：输入数据缓存器、权重数据缓存器、中间运算值缓存器、多模式PE运算单元、最值统计模块、批量归一化模块、激活函数运算模块、量化模块、最大池化模块、梯度更新模块、批量归一化更新模块、编码模块以及逻辑控制模块。本发明通过对各模块的优化设计，实现同时对多张图进行运算，增加了硬件加速器运行时的并行性，降低了对硬件资源的需求，并减少训练过程中的数据流动量，提高了运算效率。本发明通过尽可能充分利用硬件资源，而较为创新地提出了在资源有限的FPGA开发板上进行卷积神经网络训练的实现方法。
一种基于 fpga 卷积神经网络训练加速器