-
公开(公告)号：CN110580915B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910874151.2
申请日：2019-09-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于声音信号处理技术领域，具体涉及一种基于可穿戴式设备的声源目标识别系统。本发明技术方案中，首先，两组训练稠密卷积编码‑解码网络对输入数据与人工提取特征分别训练编码网络抽象高级特征，基于稠密卷积的使用可以使我们能够训练深度更深的编码网络并增强重复特征的使用。其次，设计融合层融合两种编码网络提取的特征，最后利用一个卷积网络实现声源信号的分类。最终，本发明技术方案解决了现有技术中对识别精度产生负面影响、以及卷积网络当层数加深时还存在梯度消失或爆炸，特征重复利用率等缺陷的问题。
-
公开(公告)号：CN110444225A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910874153.1
申请日：2019-09-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于声音信号处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合网络的声源目标识别方法。本发明技术方案中，首先，两组训练稠密卷积编码-解码网络对输入数据与人工提取特征分别训练编码网络抽象高级特征，基于稠密卷积的使用可以使我们能够训练深度更深的编码网络并增强重复特征的使用。其次，设计融合层融合两种编码网络提取的特征，最后利用一个卷积网络实现声源信号的分类。最终，本发明技术方案解决了现有技术中对识别精度产生负面影响、以及卷积网络当层数加深时还存在梯度消失或爆炸，特征重复利用率等缺陷的问题。
-
公开(公告)号：CN118471867B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410938330.9
申请日：2024-07-13
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及半导体封装技术领域，具体为一种半导体封装测试装置及其测试方法，装置包括：托台，其上设置有：用于承托芯片的凹槽；下夹杆，其上设置有与引线端部适配的凹槽；压台，其上设置有：压框；上夹杆，其上设置有用于固定下夹杆的上插杆；引导槽，其用于引导上夹杆于水平方向移动，其中：上插杆插入下夹杆以使上夹杆与下夹杆固定在一起、并夹持引线另一端。该发明提供的半导体封装测试装置，压框与托台顶部配合将引线靠近环氧树脂的一端夹持住，避免引线在延伸的过程中影响与之结合的环氧树脂，上夹杆与下夹杆配合夹住引线的另一端，能够更好地牵引引线，使芯片上的多根引线同步延展，延伸后的引脚的底部处于同一水平面上。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118471867A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410938330.9
申请日：2024-07-13
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及半导体封装技术领域，具体为一种半导体封装测试装置及其测试方法，装置包括：托台，其上设置有：用于承托芯片的凹槽；下夹杆，其上设置有与引线端部适配的凹槽；压台，其上设置有：压框；上夹杆，其上设置有用于固定下夹杆的上插杆；引导槽，其用于引导上夹杆于水平方向移动，其中：上插杆插入下夹杆以使上夹杆与下夹杆固定在一起、并夹持引线另一端。该发明提供的半导体封装测试装置，压框与托台顶部配合将引线靠近环氧树脂的一端夹持住，避免引线在延伸的过程中影响与之结合的环氧树脂，上夹杆与下夹杆配合夹住引线的另一端，能够更好地牵引引线，使芯片上的多根引线同步延展，延伸后的引脚的底部处于同一水平面上。
-
公开(公告)号：CN117218378A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311012010.2
申请日：2023-08-11
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于红外目标跟踪领域，具体为一种高精度回归的红外小目标跟踪方法，针对红外小目标运动过程中出现目标形变、相机抖动和背景变化，边界框回归并不准确这一问题。首先，通过特征提取网络对初始区域、更新区域和搜索区域进行高分辨率和低分辨率特征图的提取；然后，使用特征融合网络对三种高、低分辨率特征图分别进行特征融合，获得回归特征图和分类特征图；之后，利用相关网络对回归、分类特征图进行特征增强和信息交互，得到查询向量和增强特征图；最后，将其输入到输出网络中，获得边界框回归、分类得分图。此外，当测试过程中目标分类得分高于预定义的阈值时，将三帧图像区域中的更新区域进行更新，实现高精度回归的红外小目标跟踪。
-
公开(公告)号：CN110516650B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910823811.4
申请日：2019-09-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于震动传感器阵列的浅层盲空间震源定位系统，包括预设震源、震动传感器阵列、特征参数提取模块、速度场模型构建模块、三维能量场图像生成模块、深度学习网络模块；本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度对监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位系统。
-
公开(公告)号：CN110444225B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910874153.1
申请日：2019-09-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于声音信号处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合网络的声源目标识别方法。本发明技术方案中，首先，两组训练稠密卷积编码‑解码网络对输入数据与人工提取特征分别训练编码网络抽象高级特征，基于稠密卷积的使用可以使我们能够训练深度更深的编码网络并增强重复特征的使用。其次，设计融合层融合两种编码网络提取的特征，最后利用一个卷积网络实现声源信号的分类。最终，本发明技术方案解决了现有技术中对识别精度产生负面影响、以及卷积网络当层数加深时还存在梯度消失或爆炸，特征重复利用率等缺陷的问题。
-
公开(公告)号：CN114119983A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111375716.6
申请日：2021-11-19
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及图像融合方法，尤其涉及红外与可见光图像融合方法，具体为基于侧窗滤波和多尺度变换的红外与可见光图像同步融合降噪方法，本方法按如下步骤进行：用改进的侧窗滤波分解红外与可见光图像，分别得到其所对应的基层与细节层信息；以基于自适应的幂次变换方法进行红外图像基层显著区域提取；对提取到的红外图像基层区域和可见光图像基层应用融合规则进行融合，得到基层融合图像；采用基于全变分的方法对细节层图像进行同步融合降噪处理，得到基层融合图像；对得到的基层融合图像和细节层融合图像进行重建，得到最终融合图像，该融合图像的对比度明显，显著区域突出，噪声大幅下降。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.03 seconds)
