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公开(公告)号：CN104505117A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410851866.3
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G11C11/406
Abstract: 本发明公开了一种动态存储器刷新方法与刷新控制器，属于半导体存储器技术领域。本发明基于增益单元存储器，利用增益存储单元有二组相互独立的字线和位线，在时钟的上半周期完成外部访问的读/写操作，而在时钟下半周期完成刷新读/刷新写操作。本发明根据增益单元的刷新同期、存储Bank的行数以及时钟周期产生刷新请求信号以及刷新状态信号；根据刷新状态产生相应的刷新读、刷新写操作的控制信号控制刷新读和刷新写操作与外部读/外部写操作并行进行。本发明消除了刷新操作与外部访问的冲突，使存储器能够完全随机实时地进行访问。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117953067B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410354282.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合动平台惯测信息的事件相机动目标检测方法，属于机器视觉目标检测技术领域。该方法包括：使用惯测信息通过运动补偿策略对齐不同时刻的事件流到同一时刻下的空间位置；提出时间维度点云结构推理策略和空间维度置信分布推理策略来建模运动目标和背景的差异性；将空间维度置信分布推理的目标位置和时间维度点云结构推理的目标结构通过融合定位得到具有准确位置和完整结构的运动目标。解决快速运动目标提取中结构不完整的问题，实现从时间和空间两个维度建模目标和背景的差异性来保证运动目标的结构完整性和位置准确性。
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公开(公告)号：CN117953067A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410354282.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合动平台惯测信息的事件相机动目标检测方法，属于机器视觉目标检测技术领域。该方法包括：使用惯测信息通过运动补偿策略对齐不同时刻的事件流到同一时刻下的空间位置；提出时间维度点云结构推理策略和空间维度置信分布推理策略来建模运动目标和背景的差异性；将空间维度置信分布推理的目标位置和时间维度点云结构推理的目标结构通过融合定位得到具有准确位置和完整结构的运动目标。解决快速运动目标提取中结构不完整的问题，实现从时间和空间两个维度建模目标和背景的差异性来保证运动目标的结构完整性和位置准确性。
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公开(公告)号：CN104505117B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201410851866.3
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G11C11/406
Abstract: 本发明公开了一种动态存储器刷新方法与刷新控制器，属于半导体存储器技术领域。本发明基于增益单元存储器，利用增益存储单元有二组相互独立的字线和位线，在时钟的上半周期完成外部访问的读/写操作，而在时钟下半周期完成刷新读/刷新写操作。本发明根据增益单元的刷新同期、存储Bank的行数以及时钟周期产生刷新请求信号以及刷新状态信号；根据刷新状态产生相应的刷新读、刷新写操作的控制信号控制刷新读和刷新写操作与外部读/外部写操作并行进行。本发明消除了刷新操作与外部访问的冲突，使存储器能够完全随机实时地进行访问。
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公开(公告)号：CN105957058B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201610249932.9
申请日：2016-04-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星图的预处理方法，包括对所述星图进行横竖条纹滤波处理，令坐标为(i,j)的星点的灰度值为将所有灰度值小于Vth的星点的灰度值置零；其中，Vth＝E+α·δ，E为星图的所有星点的灰度值的均值，δ为星图上所有星点的灰度值的方差，α为1～4之间的常数；进行星图的坏元识别；通过连通域的判断，将所有星点划分为星体；找出所述步骤S4中获得的星体中的单点噪声，并将其灰度值置零，完成星图的预处理。该星图经预处理后进行质心提取验证，定位精度可达近1/50像素。通过本发明，对星图进行了横竖条纹滤波，从而提升了滤波效果，且该方法计算公式简单、计算效率高，同时与其它步骤可以并行处理，更便于硬件实现。
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公开(公告)号：CN105957058A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610249932.9
申请日：2016-04-21
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G01C21/02 , G06T2207/10032 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明公开了一种星图的预处理方法，包括对所述星图进行横竖条纹滤波处理，令坐标为(i,j)的星点的灰度值为将所有灰度值小于Vth的星点的灰度值置零；其中，Vth＝E+α·δ，E为星图的所有星点的灰度值的均值，δ为星图上所有星点的灰度值的方差，α为1～4之间的常数；进行星图的坏元识别；通过连通域的判断，将所有星点划分为星体；找出所述步骤S4中获得的星体中的单点噪声，并将其灰度值置零，完成星图的预处理。该星图经预处理后进行质心提取验证，定位精度可达近1/50像素。通过本发明，对星图进行了横竖条纹滤波，从而提升了滤波效果，且该方法计算公式简单、计算效率高，同时与其它步骤可以并行处理，更便于硬件实现。
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