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公开(公告)号：CN117632607A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311601296.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 北京理工大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供一种可编程数字信号并行处理器及其异常检测与故障识别方法，该可编程数字信号并行处理器包括系统总线模块、可编程并行处理单元阵列、可编程微控制单元、片上数据存储、片上指令存储、输入输出接口，其中，可编程并行处理单元阵列用于并行处理较大规模的待处理数据；可编程微控制单元用于通过系统总线模块来控制可编程并行处理单元阵列、片上数据存储、片上指令存储和输入输出接口，并且串行处理较小规模的待处理数据；片上数据存储用于存储待处理数据、处理结果以及处理参数；片上指令存储用于存储可编程微控制单元和可编程并行处理单元阵列的指令；输入输出接口用于对片上数据存储进行数据的输入与输出。
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公开(公告)号：CN117632607B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311601296.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 北京理工大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供一种可编程数字信号并行处理器及其异常检测与故障识别方法，该可编程数字信号并行处理器包括系统总线模块、可编程并行处理单元阵列、可编程微控制单元、片上数据存储、片上指令存储、输入输出接口，其中，可编程并行处理单元阵列用于并行处理较大规模的待处理数据；可编程微控制单元用于通过系统总线模块来控制可编程并行处理单元阵列、片上数据存储、片上指令存储和输入输出接口，并且串行处理较小规模的待处理数据；片上数据存储用于存储待处理数据、处理结果以及处理参数；片上指令存储用于存储可编程微控制单元和可编程并行处理单元阵列的指令；输入输出接口用于对片上数据存储进行数据的输入与输出。
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公开(公告)号：CN119963874A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411851333.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种船只目标的检测方法，涉及目标检测和遥感图像处理领域。该方法包括：获取包含船只目标的遥感图像，对遥感图像进行预处理；将预处理后的遥感图像输入训练好的目标检测模型，得到船只目标的类别和位置信息；其中，目标检测模型是基于YOLOv5网络改进的，包括特征提取模块、特征融合模块和特征检测模块；在特征提取模块，将YOLOv5网络的二维卷积层替换为深度可分离的大核卷积；在特征融合模块，添加额外的小目标提取层，并针对上下采样后的多次特征图融合，在每次融合前添加通道注意力模块；在特征检测模块，为每个输入特征图配置一个无锚框的目标检测头。本发明可以提高轻量化遥感图像目标检测的准确率和精度。
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公开(公告)号：CN113960628B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202111258854.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G01S17/894
Abstract: 本公开提供一种太赫兹波TOF三维成像系统，包括：太赫兹像素阵列(A)，用于接收太赫兹波调幅信号并输出解调后的第一模拟信号；信号读出模块(B)，用于对第一模拟信号进行积分放大，得到积分信号，并将积分信号转换为数字信号；控制模块(C)，用于给信号读出模块(B)提供读出参数配置以及控制太赫兹像素阵列(A)的行选时间以实现不同的成像帧率；信号处理模块(D)，用于将数字信号恢复成第二模拟信号，根据第二模拟信号计算飞行时间与深度信息来成像；其中，第一模拟信号与太赫兹波调幅信号具有相位偏移。本公开的三维成像系统能够制作于同一块CMOS芯片上，设计原理简单，精度高，成本低廉，且易于大规模集成。
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公开(公告)号：CN113985442B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111258853.1
申请日：2021-10-27
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G01S17/894 , G01S7/4865 , G01S7/4915 , G01J1/42
Abstract: 本公开提供一种太赫兹波读出电路，包括：探测器模型(A)，用于模拟输入的太赫兹调制光电流信号得到第一模拟信号，以及对第一模拟信号进行解调并采样得到采样信号；积分放大模块(B)，用于对采样信号进行积分放大得到放大信号；积分信号采样模块(C)，用于采集放大信号在积分周期内的太赫兹信号值，得到采样积分信号；模数转换模块(D)，用于将采样积分信号转换为数字信号；其中，采样信号与模拟的太赫兹光电流信号具有相位偏移。本公开的读出电路可以有效探测并放大微弱的太赫兹波信号，实现了TOF成像中对微弱的太赫兹波的精确探测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119070825A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411167579.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 本公开提供了一种低功耗自适应折叠比事件驱动型模数转换器，涉及集成电路技术领域，用以解决现有技术中模数转换器因系统电路结构复杂导致系统功耗过大的技术问题。该模数转换器包括：可变信号折叠电路，用于根据事件脉冲特定状态对输入信号进行折叠，输出折叠信号；多电平比较器，用于将折叠信号与阈值电压进行比较，生成比较结果；控制逻辑电路，用于根据比较结果生成事件脉冲；时间‑电压转换电路，用于根据事件脉冲的脉冲宽度输出电压值；二进制码产生电路，用于根据电压值生成二进制码，并将二进制码传输至可变信号折叠电路；其中，可变信号折叠电路根据二进制码，控制不同折叠比例来得到不同变化率的折叠信号，实现自适应折叠比例。
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公开(公告)号：CN118862957A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410980566.9
申请日：2024-07-22
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 本公开提供了一种多普勒速度场信息解算神经网络、装置及方法，涉及数字信号处理技术领域，用以解决因传统多普勒速度场解算方法造成的速度场图像信号处理器专用性强、难以复用，且硬件开销大的技术问题。该神经网络的结构包括：多个具有特征与信息整合功能的基本模块，用于对来自速度场图像传感器的多普勒速度场原始成像数据进行解算处理，得到解算后的速度特征数据，每个基本模块包括多个用于视觉信息处理的神经网络计算层。该解算方法通过采用神经网络结构的计算方式代替传统多普勒速度场的解算方法，并能够实现相同的解算效果，以兼容支持神经网络计算的面向边缘型智能视觉处理器，避免使用专用的多普勒速度解算处理器，提高系统硬件复用率。
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公开(公告)号：CN118400631A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410699551.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: H04N25/773 , H04N25/703 , H04N25/40 , H04N23/60 , H04N23/95 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种感存算一体视觉信息获取与处理装置，包括：单光子阵列成像传感器，用于探测待测场景的单光子光信号，得到待测场景的脉冲式二维图像信息；脉冲图像预处理模块，用于对脉冲式二维图像信息进行预处理操作，生成脉冲式二维图像信息的数字脉冲信号；存算一体神经网络图像处理模块，采用阻变式存储器单元阵列架构，用于对数字脉冲信号进行模拟域的脉冲卷积神经网络深度学习及处理，输出电流模的模拟计算结果；信号输出模块，用于对电流模的模拟计算结果进行数字化处理，得到表示脉冲式二维图像信息的处理结果的数字信号；驱动控制电路，用于提供同步控制信号，控制装置的协调运行。
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公开(公告)号：CN118376992A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410479513.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 本公开实施例提供了一种频域脉冲压缩芯片，包括：配置模块，用于配置脉冲压缩点数N，其中N＝2n，n为大于1的正整数；输入转换模块，用于根据所述脉冲压缩点数N，将一路串行输入数据补零为N点输入数据，并将所述N点输入数据对齐为两路并行输入数据；压缩模块，用于对所述两路并行输入数据执行按频率抽取的N点快速傅里叶变换和按时间抽取的N点快速傅里叶逆变换，得到压缩数据，所述压缩数据为两路并行数据；输出转换模块，用于将所述压缩数据转换为一路串行输出数据。本公开实施例提供的频域脉冲压缩芯片能够根据实际需求动态调整脉冲压缩点数，提高系统的通用性和适用性，还可以在一定程度上节约硬件资源，提高系统效率。
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公开(公告)号：CN117520947A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311556334.2
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2321 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/52 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种异常监测与故障识别的方法，涉及数字信号处理技术领域，可解决异常数据检测效率低，故障识别不精准的问题。该方法包括：获取实时数据，对实时数据进行预处理，得到实时目标数据；利用预设的监测数据知识库对实时目标数据进行状态评估，得到异常数据；将异常数据输入SincNet滤波器进行池化操作，并进行卷积层标准化；采用带动量的梯度下降法对卷积层标准化后的异常数据进行增量学习，确定异常数据所对应的故障类型。本发明有效提升异常检测的准确性，具有高效的低维特征提取能力与识别故障类型的能力，并结合实时数据的输入可不断更新，提升故障识别的精度。
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