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公开(公告)号：CN118247475A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410491073.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 西南大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 一种适合边缘智能设备部署的茶叶病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像采集模块采集茶叶图像数据a，并将茶叶图像数据a传递给数据预处理模块；步骤2：数据预处理模块对茶叶图像数据a进行预处理操作，得到标准图像数据b并传递给数据增强模块；步骤3：数据增强模块对标准图像数据b进行数据增强操作，得到增强图像数据c并传递给数据转换模块；步骤4：数据转换模块将增强图像数据c转化为矩阵数据d并传递给茶叶病害识别模型；步骤5：茶叶病害识别模型对矩阵数据d进行茶叶病害识别，并输出茶叶病害识别结果Y。效果：能够在保持高识别精度的同时，大幅降低模型的计算复杂度和参数量，以适应边缘智能设备的计算能力限制。
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公开(公告)号：CN116502688A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310489920.3
申请日：2023-05-04
Applicant: 西南大学
IPC: G06N3/065 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于局部有源忆阻器的深度回声状态网络系统，包括输入层，所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组，并传送向量数据组给第一个储备池和训练池，所述储备池的输出端连接所述训练池，所述训练池输出训练结果给输出层，其特征在于：所述输入层与首尾依次连接的n个储备池中的第一个储备池相连接；所述储备池内设置有掩膜和局部有源忆阻器，其中第一个储备池内的掩膜连接所述输入层，所述局部有源忆阻器前端接掩膜，后端串负载电阻后接地；后级储备池内的的输入是前级负载电阻之间的电压值。其显著效果是：大大减少了储备池的尺寸，简化训练，只需要单个局部有源忆阻器就可实现深度结构，适用于复杂的时间序列预测任务，具有更好的系统性能。
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公开(公告)号：CN113887381A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111147712.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量化卫星云图神经网络训练方法以及降雨检测方法，包括卫星云图图像预处理流程以及神经网络的训练流程；卫星云图图像预处理流程包括：将卫星云图照片输入卫星云图照片集；通过与卫星云图相同时间的GPM降水分布图；对卫星云图照片中所有降水区域进行画框标记；将已标注的卫星云图进行图像阈值二值化操作；神经网络的训练流程包括：将卫星云图照片进行图像增强处理；建立轻量化目标检测算法M‑YOLOv4；获取对应的损失函数；将卫星云图图像输入到神经网络中，得到该算法推理后的结果；计算对应的损失函数的函数值，得出对应的权重值。本发明使用深度学习技术进行图像训练，用于获取卫星云图中的降水检测区域。
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公开(公告)号：CN113740381A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110923440.4
申请日：2021-08-12
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于流形学习的跨域子空间学习电子鼻漂移补偿方法，其特征在于，将气体数字信号送入处理器，处理器利用LME‑CDSL数学模型进行气体样本分析，获得气体样本数据；处理器将气体样本数据送入分类器进行气体分类，获得气体分类结果。其有益效果是：具有更好的信息保存性能。不仅抑制了数据漂移，还同时维护了源域的流形和标签信息以及两个域的知识信息；局部线性流形学习完成高维数据的紧凑表示，能够保留非漂移样本的局部特征，提高模型的判别能力；保证了LME‑CDSL模型的鲁棒性和识别性能；本发明通过特征值分解实现特征子空间学习，计算成本极短，易于实际应用。
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公开(公告)号：CN113658625A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110948779.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 西南大学
IPC: G11C13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于1T1R阵列的可重构状态逻辑操作电路及方法，包括1T1R阵列，1T1R阵列设置有多个1T1R单元，每个1T1R单元包括一个NMOS晶体管和一个忆阻器，忆阻器的底端电极与所述NMOS晶体管的漏极相连；位于同一行的1T1R单元中的NMOS晶体管的源极连接到同一字线，位于同一列的1T1R单元的NMOS晶体管的栅极连接到同一栅线，位于同一列的1T1R单元的忆阻器的顶端电极连接到同一位线；或者同一行的任意三个1T1R单元形成行式逻辑电路结构，或者同一列的任意三个1T1R单元形成列式逻辑电路结构；行式逻辑电路结构和列式逻辑电路结构用于逻辑运算并存储运算结果。本发明利用1T1R阵列进行可重构状态逻辑运算，实现布尔逻辑运算与数据存储相融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109705585B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910059887.4
申请日：2019-01-22
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明适用于材料技术领域，提供了一种高介电蛋清薄膜材料的制备方法以及可穿戴电子器件。该薄膜制备方法包括：从禽蛋中提取出蛋清溶液；按配方称取三聚甘油、5,6‑二羟基吲哚、NaHCO3粉末和蛋清溶液；将三聚甘油加入称好的蛋清溶液中，在室温条件下搅拌2.5～3.5小时，得到第一混合液；向第一混合液加入5,6‑二羟基吲哚和NaHCO3粉末，并搅拌至溶液颜色变为黑紫色，得到第二混合液；将第二混合液均匀滩涂在预先准备好的玻璃板上，并于95℃～99℃保持2.5～3.5小时烘干，取出并冷却至室温后剥离，得到薄膜材料。采用本发明制备方法制得的薄膜材料，采用成本低廉且可生物降解的禽蛋蛋清作为薄膜主要原料，并且制得的薄膜材料具有优异的介电性能，可与目前的使用的HfO2媲美。
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公开(公告)号：CN109448068B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811204705.X
申请日：2018-10-16
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器交叉阵列的图像重构系统，包括图像输入处理模块、稀疏编码模块以及图像输出处理模块，其中，稀疏编码模块包括第一忆阻器交叉阵列、计算转换单元以及第二忆阻器交叉阵列，本发明提供的系统通过两个忆阻器交叉阵列实现图像像素字典集，并基于这两个忆阻器交叉阵列进行稀疏编码从而实现图像重构，由于忆阻器功耗极低，因此相比于现有的方案而言降低了系统整体的功耗，此外，由于忆阻器处理数据速度快，同时，纳米忆阻器交叉阵列尺寸小、易于集成，且可高效便捷地实现稀疏编码中重要的向量‑矩阵运算，所以使得编码速度较快，从而提升了系统的工作效率，也为大规模硬件实现提供了有价值的参考方向。
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公开(公告)号：CN108449080B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810357314.5
申请日：2018-04-20
Applicant: 西南大学
IPC: H03K19/017
Abstract: 本发明公开了一种基于CMOS反相器和忆阻器构成的全加电路，包括四个CMOS反相器，其中：第一反相器和四个忆阻器构成一个异或门电路，第四反相器和另外四个忆阻器构成一个同或门电路，第二反相器和第三反相器分别接收初始进位信号VCin，第二反相器的上端与第一反相器的输入端连接，第二反相器的下端与第四反相器的输入端连接，由第二反相器输出进位信号VCout，异或门电路的输出端连接在第三反相器的上端，同或门电路的输出端连接在第三反相器的下端，由第三反相器输出和电压VSum。其效果是：该电路使逻辑电路融合了计算存储功能，大幅减少了逻辑操作步骤，精简了电路所需元件，使电路成本进一步降低，提高电路的集成度。
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公开(公告)号：CN106901956B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201710123915.5
申请日：2017-03-03
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于人行横道线处的盲人导航方法及装置，属于盲人导航技术领域。本发明实施例提供的用于人行横道线处的盲人导航方法，其特征在于，包括以下步骤：识别人行横道线；确定盲人距离人行横道线的水平偏移量和偏移矫正角度，其中，所述水平偏移量和偏移矫正角度通过采集导盲手杖行走图像确定；根据所述水平偏移量和所述偏移矫正角度，进行导航。本发明实施例提出的用户人行横道线的盲人导航方法及装置，可以帮助盲人顺利通过人行横道线，提高了盲人的安全保障。
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公开(公告)号：CN109448068A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811204705.X
申请日：2018-10-16
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器交叉阵列的图像重构系统，包括图像输入处理模块、稀疏编码模块以及图像输出处理模块，其中，稀疏编码模块包括第一忆阻器交叉阵列、计算转换单元以及第二忆阻器交叉阵列，本发明提供的系统通过两个忆阻器交叉阵列实现图像像素字典集，并基于这两个忆阻器交叉阵列进行稀疏编码从而实现图像重构，由于忆阻器功耗极低，因此相比于现有的方案而言降低了系统整体的功耗，此外，由于忆阻器处理数据速度快，同时，纳米忆阻器交叉阵列尺寸小、易于集成，且可高效便捷地实现稀疏编码中重要的向量-矩阵运算，所以使得编码速度较快，从而提升了系统的工作效率，也为大规模硬件实现提供了有价值的参考方向。
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