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公开(公告)号：CN119993961A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510085011.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H01L23/552 , H05K9/00
Abstract: 本发明涉及芯片电磁屏蔽技术领域，尤其涉及一种基于磁导率单负超材料的芯片电磁防护屏蔽隔膜，具有三层FR‑4介质层，相邻FR‑4介质层间添加有pp材料，其中排列有多组宽度渐变的开口谐振环，每组开口谐振环包括三个谐振单环，三个谐振单环按宽度大小依次排布并嵌入电阻，且在各谐振单环间添加有金属条带。本发明的屏蔽隔膜结构与传统电磁屏蔽结构如电磁带隙结构、类屏蔽材料屏蔽结构相比，有着剖面低，横向尺寸小，工作频段宽的特性，适用于小型化的芯片结构防护，能有效解决在小型隔室封装内产生的电磁干扰问题。
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公开(公告)号：CN119989430A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510081337.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RISC‑V架构的加解密电路系统及方法，旨在加速加解密进程的同时提高资源利用率，并增强嵌入式系统中加解密操作的实时性与通用性，结合RISC‑V指令集特权架构中对控制和状态寄存器（CSR）的可扩展特性，通过特权指令和扩展特权寄存器加速配置工作模式以及输入和输出数据的过程，通过特权寄存器配置模块完成加解密电路的工作配置，通过加解密全局控制模块以及加解密计算控制模块控制加解密计算的启动，并根据不同的算法启动三种算法的状态机控制计算的流程，并结合部署在计算通路中的通用计算资源实现计算过程中的多种复杂运算，从而增加逻辑资源的利用率，满足不同应用场景的加解密需求。
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公开(公告)号：CN119441717A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411415469.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了基于度量学习的无人机信号开集识别方法及系统，通过双通道监测2.4G和5.8G频段，显著提升了对不同类型无人机信号的识别能力；采用深度学习网络模型作为Encoder提取特征向量，并通过L2正则化增强模型的泛化能力，同时引入改进的三元组损失函数，简化训练过程，加快模型收敛；此外，本发明提出了改进的KNN未知类别检测器，具备动态更新机制，能够自动调整参数，适应新数据，有效识别未知类别样本。本发明的开集识别应用方法能够在检测到无人机信号的新类别时进行网络模型、分类器、位置类别检测器的迭代更新，确保了系统的持续优化和适应性，提高了无人机识别技术的灵活性和准确性。
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公开(公告)号：CN118672301A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410749144.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的无人机辅助通信路径规划方法及系统，根据实际的多无人机基站通信覆盖任务场景，为无人机设定任务区域，设定地面用户设备分布信息，构建无人机基站与地面通信信息；多无人机系统通过机载基站实时获取地面用户通信设备的相关信息；将多无人机各自采集的所述通信设备相关信息与所述地面用户设备分布信息，输入多智能体深度强化学习的神经网络，基于MADDPG深度确定性策略梯度算法框架，并结合将遗传算法，将多无人机辅助通信任务通过设立符合实际情况的奖励函数为多无人机系统能够最快的找到飞行路径提供帮助。本发明能够实现多无人机系统通过合作方式，自主决策飞行轨迹，提升通信覆盖效率，获得更好的性能。
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公开(公告)号：CN114176526B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111641217.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0535 , A61B5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于新型神经架构搜索的穿戴式膀胱充盈检测方法及装置。该检测方法如下：一、在服务器训练一个用于区分膀胱充盈度的网络；二、通过神经架构搜索方法，以服务器训练出的网络作为教师网络，进一步搜索出轻量化网络；三、将轻量化网络模型部署在膀胱充盈检测装置内置的处理器上；四、使用膀胱充盈检测装置采集用户的膀胱信号；五、将检测到的膀胱信号输入网络进行充盈度判断；本发明利用对膀胱位置非侵入式采集得到电学信号和光学信号，识别出使用者的膀胱充盈度，提高了膀胱充盈度检测的便捷性和舒适性；此外，本发明以服务器训练出的网络作为教师网络，搜索出了具有较高检测准确性的轻量化网络，减小了膀胱充盈度检测所需的算力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113974607B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111359937.4
申请日：2021-11-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的睡眠鼾声检测系统，先将从声音信号中提取的梅尔频率倒谱系数MFCC，特征参数经过阈值编码映射成脉冲序列作为网络输入，将传统长短期记忆网络LSTM单元中的sigmod激活和tanh激活替换成阈值激活函数，使改进后的LSTM脉冲神经单元能用于脉冲序列计算，网络在更新参数时使用高斯函数近似替代阈值激活函数，以便采用反向传播算法进行参数更新，完成网络模型的训练，实现鼾声和非鼾声的识别检测。该方法相比于传统神经网络分类检测计算量更少、更节能，可以更好地应用到集成电路和移动设备中。
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公开(公告)号：CN112990199B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110344456.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的烧伤创面深度分类系统，包括：烧伤创面图像采集模块、烧伤创面图像预处理模块、烧伤创面图像特征提取模块、SVM训练模块和烧伤图像预测模块；所述烧伤创面图像采集模块，用于采集烧伤患者的烧伤创面图像；所述烧伤创面图像预处理模块，对采集的烧伤创面图像进行预处理；所述烧伤创面图像特征提取模块，对预处理的烧伤创面图像进行特征提取；所述SVM训练模块，将提取特征后的烧伤图像划为训练集、验证集和测试集，用于SVM分类模型的训练；所述烧伤图像预测模块，将在验证集和测试集上表现最优的SVM模型，用于没有标记的烧伤创面图像的烧伤深度的预测，获得烧伤图像的深度分类结果。
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公开(公告)号：CN117556883A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311556230.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/049 , G06N3/06 , G06F18/241 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于任务调度的脉冲神经网络加速方法及系统，通过构建一个CPU‑FPGA异构计算系统，针对脉冲神经网络推理，设计了基于DAG调度的加速方法，利用了脉冲神经网络推理与网络结构的关联性，将每个神经元映射到DAG节点，将脉冲神经网络的推理过程抽象成DAG的执行过程；面向CPU‑FPGA异构计算平台，综合考虑计算资源负载、计算并行度等因素，基于改进的HEFT算法得到最小完成时间调度表；同时提出神经元聚簇算法以及簇内权重压缩，使得该方法适用于大规模脉冲神经网络的推理加速；本发明通过细粒度的任务调度，实现了大规模脉冲神经网络的推理加速；最终提升了基于分类脉冲神经网络的运行效率。
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公开(公告)号：CN117436493A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311485405.4
申请日：2023-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/049 , G06F9/50 , G06F9/48 , G06F12/0811 , G06F12/0842 , G06F13/16 , G06F13/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种支持自定义神经元模型的脉冲神经网络异构加速装置，包括依次连接的统一调度模块、一级缓存区和簇模块，簇模块包括相互连接的任务控制中心模块和计算核阵列；统一调度模块基于脉冲神经网络的神经元模型及其网络信息，控制一级缓存区的存储器读写，并且在向下分配工作任务期间，根据当前神经网络情况，选择向指定的簇内发送网络中相邻的神经元数据和请求；一级缓存区用于保存用户配置的神经元及其网络信息；任务控制中心模块根据任务及相应的数据，调用计算资源进行运算；计算核阵列包括一组由神经元模块基于数据交换链路构成的阵列，将获取的任务及相应的数据分配到各神经元模块进行计算，并反馈计算结果。
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公开(公告)号：CN116977596A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310828788.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角图像的三维建模系统及方法，通过二维的多视角图像重建真实场景的三维模型；本发明包含图像特征点检测与匹配、运动恢复结构、多视图立体、表面重建与纹理贴图，通过图像特征点匹配将不同图像上特征点进行一一配对；然后通过匹配好的特征点计算出相机位姿和稀疏点云的三维坐标；进一步根据相机位姿获取更丰富的场景信息；再将得到的场景点云通过表面重建将其网格化；最后通过纹理映射调整网格颜色，使得三维模型效果更为逼真。本发明可以部署在无人机上，能够将无人机拍摄到的图像重建出其场景的三维模型。
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