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公开(公告)号：CN115456903A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211166825.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的全彩夜间视觉增强方法和系统。该方法包括以下步骤：S1、采集各种环境光照度下的RAW格式图像序列信息；S2、预处理RAW格式图像序列，获得像素融合之后的RGB格式图像序列；S3、获取黑电平图像，去除黑电平；S4、根据图像典型区域亮度线性提亮；S5、通过带有门控循环单元的去噪网络获取去噪后的图像序列；S6、恢复初始亮度；S7、通过自监督的循环卷积神经网络自适应调整图像序列的亮度。本发明使用长时序信息对图像序列去噪，能够有效去除10‑3Lux左右环境下采集的图像噪声，提高图像信噪比。
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公开(公告)号：CN115393227A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211164856.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的微光全彩视频图像自适应增强方法及系统。其方法步骤为：S1采集RAW格式视频图像序列；S2像素融合，将RAW数据转化为RGB数据；S3获取黑电平图像，去除黑电平；S4自适应线性调整亮度；S5使用包含门控循环单元的去噪网络去除图像序列的噪声；S6将去噪后的图像非线性映射为多曝光图像组；S7将多曝光图像组序列输入融合网络，得到输出图像序列。本发明使用门控循环单元充分利用视频帧间的冗余信息去噪，能够有效去除最低10‑3Lux照度环境下采集的图像中的噪声，提高图像信噪比，使用自监督的图像融合模块融合多曝光图像组，有效增强图像暗部细节并抑制过曝区域，使输出视频序列亮度稳定。
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公开(公告)号：CN108665063B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810480881.X
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明提供了一种用于BNN硬件加速器的双向数据级并行处理卷积加速系统包括：存储单元，用于存储输入的激励数据、卷积核参数以及该层卷积运算结束后的结果；运算控制器，控制各个卷积层之间数据的传递、激励的输入与读取卷积核参数的读取、参数运算以及计算结果的存储；卷积运算模块，根据所述控制器指令，读取缓冲单元里的数据和参数，完成卷积操作；数据搬运模块，根据运算控制器的配置信息，将所有参数与激励数据从片外DDR搬运至片上存储器。通过增加运算资源和数据存储资源的开销，大大提高了运算吞吐率。
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公开(公告)号：CN112230709A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011112962.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种可实现高精度光输入的光电计算装置及校准方法。其装置包括发光阵列、光电计算阵列和光学调制机构，发光阵列由多个发光单元周期性排列组成，光电计算阵列由多个光电计算单元周期性排列组成，光学调制机构用于对发光单元发出的光子进行调制；光电计算装置还包括辅助对准机构，辅助对准机构使得发光单元发出的光子经过光学调制机构后能够入射在计算关系上与发光单元相对应的光电计算单元中；辅助对准机构包括至少一个可成像阵列，可成像阵列与发光阵列或光电计算阵列二者之一在整个装置的光路中相对于另一者具有对易性。本发明不仅可以提高光输入的精度，而且可以方便地进行现场校准或调焦。
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公开(公告)号：CN111078187A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911194267.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种针对单精度浮点数的任意次方根求解方法及其求解器。求解器包括：除法计算模块，用于对输入的次方根值N进行除法操作；反正切值计算模块，用于将输入的单精度浮点数的尾数部分M进行求反正切值的操作并得到对数值log2M；计算模块，用于对单精度浮点数的指数部分E、次方根值N的倒数1/N以及对数值log2M进行乘法和加法操作；正弦和余弦计算模块，用于对计算模块得到的计算结果求以2为底双曲正弦和余弦值；计算结果整合模块，将求得的双曲正弦和双曲余弦值求和，并与指数部分E的中间计算结果进行整合，得到单精度浮点数格式的最终计算结果。本发明的求解器可以计算任意单精度浮点数的任意次方根值，具有一定通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110879697A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911034169.8
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种近似计算tanh函数的装置，包括输入补码选择单元、常数乘法单元、移位单元、特殊值产生单元、加法单元和输出补码选择单元。输入补码选择单元将输入自变量x映射到正数区间输出，常数乘法单元计算2.875×x的整数部分k与小数部分 特殊值产生单元产生 的近似值，移位单元得到 的两个部分值，加法单元计算Ω(k)与两个移位结果的和或差，输出补码选择单元将加法单元的结果转换到x对应的正数或负数区间输出。本发明的装置能实现近似计算tanh函数，在保持较高精度的同时，极大地降低了硬件架构的功耗、面积以及延时开销。
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公开(公告)号：CN107248883B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201710292659.2
申请日：2017-04-28
Applicant: 南京大学
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明涉及一种面向高吞吐量负载平衡硬件的实时监测系统，包括：光纤数据接收模块，通过FIFO接收来自光口的下行光纤数据；随帧监测信息采集模块，对光纤数据接收模块接收的每一帧数据进行监测，并监测数据处理模块是否正常工作，输出所述监测信息；数据处理模块，完成光纤数据的接收，按照工作模式选择，将光纤数据进行合并，将合并后的数据写入DDR读写模块；DDR读写模块，完成光纤数据的有效帧和所述监测信息的存储和读出；数据分配模块，将DDR读写模块存储的数据和所述监测信息按帧读出；数据发送模块，模块根据ID号选择处理簇并将光纤数据输出。有意效果：通过对资源的合理配置，实现了高吞吐量实时数字信号处理系统中负载平衡的实时监测方法，节省了芯片的面积，同时满足系统实时性和稳定性的要求。
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公开(公告)号：CN108683535A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810480022.0
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京大学
CPC classification number: H04L41/0631 , G06N3/049 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的高速数据分配模块故障诊断系统，包括：人机交互界面，直观地将当前网络系统的运行状态、故障诊断信息以及应对措施呈现给用户；综合数据库，存储网络系统中的所有运行数据、历史数据以及配置信息；推理机，将综合数据库中的相应信息数据与知识库中的规则集进行逻辑判断，并得出对应的网络故障诊断结果和解决方案；知识获取模块，制定动态规则集，所述动态规则集由大量历史诊断数据采用深度神经网络进行不断训练形成；知识库，存储初始规则集与所述动态规则集。本发明加入了使用DNN对历史故障诊断数据进行学习训练的方法，得到新的更加有效的规则集，能够很好的提高数据分配模块自动故障诊断系统的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN107248883A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710292659.2
申请日：2017-04-28
Applicant: 南京大学
IPC: H04B10/079
CPC classification number: H04B10/0795
Abstract: 本发明涉及一种面向高吞吐量负载平衡硬件的实时监测系统，包括：光纤数据接收模块，通过FIFO接收来自光口的下行光纤数据；随帧监测信息采集模块，对光纤数据接收模块接收的每一帧数据进行监测，并监测数据处理模块是否正常工作，输出所述监测信息；数据处理模块，完成光纤数据的接收，按照工作模式选择，将光纤数据进行合并，将合并后的数据写入DDR读写模块；DDR读写模块，完成光纤数据的有效帧和所述监测信息的存储和读出；数据分配模块，将DDR读写模块存储的数据和所述监测信息按帧读出；数据发送模块，模块根据ID号选择处理簇并将光纤数据输出。有意效果：通过对资源的合理配置，实现了高吞吐量实时数字信号处理系统中负载平衡的实时监测方法，节省了芯片的面积，同时满足系统实时性和稳定性的要求。
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公开(公告)号：CN106951211A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710189006.1
申请日：2017-03-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明提供了一种定浮点通用乘法器，既可以实现24位的定点乘法运算，也可以实现32位的单精度浮点乘法运算。所述乘法器将定点乘法器与主体结构相分离，由24位定点乘法器重构为单精度浮点乘法器。24位定点乘法器由4个12位乘法器组成，其中每个12位乘法器采用BOOTH算法，通过乘累加的紧缩结构完成运算，有效地提高了乘法运算效率和减少了运算资源开销。所述乘法器除了24位定点乘法器外不额外占用太多资源，在保证运算精度和数据吞吐率的情况下，有效地提高了乘法器的通用性。
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