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公开(公告)号：CN112738754B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011610992.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W4/38 , H04L67/12 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G01W1/14 , G01P5/24 , G01N22/04 , G01N21/55 , G01L9/08 , G01B21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，包括感知层、汇聚层、传输层和应用层：所述感知层用于采集传感器数据；所述汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，用于将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合；所述传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链接；所述应用层用于山洪致灾要素的实时监测和应急指挥。本发明能够为防灾减灾提供低功耗、低成本、分布计算、海量连接、实时可信的数据服务。
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公开(公告)号：CN112738754A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011610992.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W4/38 , H04L29/08 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G01W1/14 , G01P5/24 , G01N22/04 , G01N21/55 , G01L9/08 , G01B21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，包括感知层、汇聚层、传输层和应用层：所述感知层用于采集传感器数据；所述汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，用于将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合；所述传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链接；所述应用层用于山洪致灾要素的实时监测和应急指挥。本发明能够为防灾减灾提供低功耗、低成本、分布计算、海量连接、实时可信的数据服务。
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公开(公告)号：CN113807214B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111015756.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种基于deit附属网络知识蒸馏的小目标人脸识别方法，包括：构建deit网络作为学生网络，并构建教师网络并在其后增加残差连接模块，利用教师网络先在高像素人脸图像上训练学生网络；对训练好的学生网络输入小目标人脸图像，得到第二分类特征和第二蒸馏特征；对所述教师网络输入与训练好的deit网络相同身份但未降采样的图像，得到第二教师特征；根据所述第二分类特征与真实标签构建第三损失函数，根据所述第二蒸馏特征与第二教师特征构建第四损失函数，并将所述第三损失函数和第(56)对比文件姜慧明.“基于生成对抗网络与知识蒸馏的人脸修复与表情识别”《.中国硕士学位论文全文数据库》.2020,全文.Qianwei Zhou等.“A Seismic-BasedFeature Extraction Algorithm for RobustGround Target Classification”《.IEEESignal Processing Letters》.2012,第19卷全文.Ji Won Yoon等“.TutorNet: TowardsFlexible Knowledge Distillation for End-to-End Speech Recognition”《.IEEE/ACMTransactions on Audio, Speech, andLanguage Processing 》.2021,第29卷全文.Mengmeng Wu等“.Contact Angle of anEvaporating Droplet of Binary Solution ona Super Wetting Surface”《.ARXIV》.2021,全文.Nandan Kumar Jha等.“On theDemystification of KnowledgeDistillation: A Residual NetworkPerspective”《.ARXIV》.2020,全文.高新波;路文;查林;惠政;亓统帅;姜建德.超高清视频画质提升技术及其芯片化方案.重庆邮电大学学报(自然科学版).2020,(第05期),全文.QIU XiPeng;SUN TianXiang;XU YiGe;SHAOYunFan;DAI Ning;HUANG XuanJing.Pre-trained models for natural languageprocessing: A survey.Science China(Technological Sciences).2020,(第10期),全文.
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公开(公告)号：CN111261189B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202010252702.4
申请日：2020-04-02
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种车辆声音信号特征提取方法，包括：对车辆声音信号进行预处理，同时提取基频；作快速傅里叶变换，计算出信号能量谱；将声音信号基频与梅尔三角滤波器组的中心频率进行组合，得到基频自适应三角滤波器组；将信号能量谱通过基频自适应三角滤波器组，得到基频自适应梅尔能量谱；对基频自适应的梅尔能量谱进行倒谱分析，得到基频自适应梅尔倒谱系数；对基频自适应梅尔倒谱系数的每一维分量进行加权，得到最终的车辆声音信号特征。本发明降低了同种车型声音信号特征间的区分度，增大了不同车型声音信号特征之间的差别，从而提高声音信号特征的抗噪能力以及在野外环境下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111261189A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010252702.4
申请日：2020-04-02
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种车辆声音信号特征提取方法，包括：对车辆声音信号进行预处理，同时提取基频；作快速傅里叶变换，计算出信号能量谱；将声音信号基频与梅尔三角滤波器组的中心频率进行组合，得到基频自适应三角滤波器组；将信号能量谱通过基频自适应三角滤波器组，得到基频自适应梅尔能量谱；对基频自适应的梅尔能量谱进行倒谱分析，得到基频自适应梅尔倒谱系数；对基频自适应梅尔倒谱系数的每一维分量进行加权，得到最终的车辆声音信号特征。本发明降低了同种车型声音信号特征间的区分度，增大了不同车型声音信号特征之间的差别，从而提高声音信号特征的抗噪能力以及在野外环境下的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119863606A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411868233.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种在线视频目标检测方法，包括以下步骤：获取在线视频流；构建基于Faster R‑CNN的视频目标检测模型对所述视频流逐帧进行目标检测，获得目标检测结果；所述视频目标检测模型包括：在特征提取网络与区域建议网络之间嵌入CSTMB模块，来对提取到的特征进行帧级的时空增强；在区域建议网络与预测模块之间嵌入CAMB模块，来构建类别候选区域特征的记忆库以利用库中样本对区域建议网络当前生成的所述候选区域特征进行广义增强操作；根据增强后的所述候选区域特征预测得到目标位置和目标类别以及对应的目标分类置信度，作为所述目标检测结果。本发明能够提高在线视频目标检测的检测性能，同时降低计算成本。
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公开(公告)号：CN117726860A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311707805.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于大卷积核的像素鲁棒精细分类方法，包括：基于大卷积核构建骨干网络部分，并使用第一图像训练集对所述骨干网络部分进行第一次训练，得到训练好的骨干网络部分；在训练好的骨干网络部分中加入GDCFPN模块，并使用第二图像训练集对加入GDCFPN模块的骨干网络部分进行第二次训练，得到分类模型；将待分类的图片和目标图片输入所述分类模型中，将所述分类模型倒数第二层的输出特征作为待分类的图片的向量表示和目标图片的向量表示，计算待分类的图片的向量表示和目标图片的向量表示之间的距离，并通过设定的阈值判断对待分类的图片和目标图片是否属于同一个身份。本发明能够提升低像素图像的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110708443B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910897583.5
申请日：2019-09-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04N5/225
Abstract: 本发明公开了一种单光轴摄像装置及电子设备，涉及摄像设备技术领域。本发明的单光轴摄像装置包括镜头和感光芯片；所述镜头用于聚焦光线，所述镜头正对所述感光芯片的感光区域；所述感光芯片用于感应经过镜头入射到感光芯片上的光线，并将其拍摄成图片，所述感光芯片包括红外感光芯片和可见光感光芯片，所述红外感光芯片与所述可见光感光芯片堆叠设置，且所述红外感光芯片位于所述可见光感光芯片之上，可见光能够穿过所述红外感光芯片照射至所述可见光感光芯片。相对于现有技术，本发明可以实现同步获取目标的红外及可见光图像，且红外图像与可见光图像完全达到像素级匹配，尤其适用于全天时图像监控设备，且结构简单，有利于设备的小型化设计。
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公开(公告)号：CN119359559A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411233193.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于语义感知的可见光与红外图像融合方法，包括以下步骤：获取成对的可见光图像和红外图像；将红外图像转化为单通道的灰度图像，将可见光图像转化为ycbcr格式并单独使用y通道，得到y通道图像；将所述灰度图像和y通道图像输入融合网络模型，得到单通道融合图像。本发明能够有效聚合局部和全局信息，赋予融合网络语义感知的能力。
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公开(公告)号：CN111738045B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202010060122.5
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取鱼眼图像；根据训练后的对象确定模型中的特征提取模块对鱼眼图像进行特征提取，得到多个特征图像；特征提取模块包括至少一个可形变卷积层；多个特征图像的尺度互不相同；根据训练后的对象确定模型中的对象检测模块对多个特征图像进行检测，得到多个边界框；多个边界框均为不规则的四边形；确定多个边界框的每个边界框中对象的类别和位置信息。本申请通过引入可形变卷积层，可以自适应地生成采样位置，从而提取有效的畸变特征；另外，训练后的对象确定模型可以输出与对象匹配的畸变形状。如此，可以提高模型的鲁棒性，可以提高对象检测的精度。
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