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公开(公告)号：CN112036109B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010897411.0
申请日：2020-08-31
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F30/367 , G06N10/20 , H03M9/00 , H03M13/27
Abstract: 一种基于量子元胞自动机线延迟的比特位重排电路及方法，涉及量子元胞自动机电路设计技术领域，解决如何设计一种结构简单、面积小、功耗低、易于实现任何方式的重排的基于量子元胞自动机线延迟的比特位重排电路问题；利用与门阵列和传输线延迟将串行比特位流转化为全并行比特位；按照比特位重排要求，利用传输线延迟将全并行比特位转化为不同步的比特位；利用或门阵列将不同步的全并行比特位依次输出，构成一个重排后的串行比特位流；电路能够根据需要有效重排比特位流中比特位，结构简单、面积小、功耗低，能够实现比特位流反序重排；本发明为基于量子元胞自动机的纳米通信网络电路设计提供了新研究思路，对该研究方向的发展有较强实践意义。
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公开(公告)号：CN110276733B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910542629.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明专利涉及一种基于FPGA的彩色图像增强方法，首先将彩色图像的灰度值分离出来，然后根据彩色图像的灰度值平均值来判断图像的暗亮情况；接着采用不同的阈值调节参数以及自适应地二次函数来对图像的灰度值进行调整，最后恢复成彩色增强图像。本发明过程充分考虑了硬件上的易实现性并且在FPGA上实现，最终所得到的图像重点更加突出，层次感更加强烈，达到了图像增强的预期良好效果。
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公开(公告)号：CN113379833B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110709821.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/70 , G06T7/11 , G06T1/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的图像可见水印的定位和分割方法，其步骤包括：1、水印图像数据集的生成；2、构建可见水印的定位和分割的深度学习网络框架；3、网络的训练；4、网络的测试。本发明通过建立数据集训练卷积神经网络来准确的定位分割图像上的可见水印，从而提高了水印分割定位的准确率和泛化能力，所提取出的水印信息对于后续水印移除、识别和图像版权的保护有着关键的作用。
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公开(公告)号：CN110580472B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910865600.7
申请日：2019-09-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积网络和条件对抗网络的视频前景检测方法，综合考虑了视频中的空间和时间特性，其步骤包括：1、获取具有前景标注的视频集，并预处理；2、建立基于全卷积网络静态检测网络，取视频中的单帧图片作为输入，以监督的方式训练静态检测网络，使其生成静态检测结果；3、建立基于条件生成对抗网络动态对抗网络，结合静态检测结果及其临近帧作为输入，以对抗学习的形式训练动态对抗网络的生成器和判别器，使生成器可以生成精确的检测结果；4、利用训练好的模型在CDnet2014公开数据集上进行测试实验。本发明通过对视频中的静态信息和动态信息的联合提取，完成对复杂视频场景中前景目标的精确检测。
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公开(公告)号：CN112036300A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010895232.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度时空传播层的运动目标检测方法，其步骤如下：1获取具有像素级标签的视频数据集；2构建搭载多尺度时空传播层的网络模型；3训练多尺度时空传播层的网络模型；4利用训练好的模型进行预测，以确认其性能能达到运动目标检测的要求。本发明能为解决现有的运动目标检测对时空特征提取方法的单一、鲁棒性差、只注重局部信息等问题，从而能快速准确检测在不同挑战场景下的前景目标，并加强对前景检测的效果，进而为运动目标检测提供了一种新的解决方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580472A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910865600.7
申请日：2019-09-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积网络和条件对抗网络的视频前景检测方法，综合考虑了视频中的空间和时间特性，其步骤包括：1、获取具有前景标注的视频集，并预处理；2、建立基于全卷积网络静态检测网络，取视频中的单帧图片作为输入，以监督的方式训练静态检测网络，使其生成静态检测结果；3、建立基于条件生成对抗网络动态对抗网络，结合静态检测结果及其临近帧作为输入，以对抗学习的形式训练动态对抗网络的生成器和判别器，使生成器可以生成精确的检测结果；4、利用训练好的模型在CDnet2014公开数据集上进行测试实验。本发明通过对视频中的静态信息和动态信息的联合提取，完成对复杂视频场景中前景目标的精确检测。
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公开(公告)号：CN110518678A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910752329.6
申请日：2019-08-15
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及无线充电技术领域，具体涉及一种恒流充电的多负载无线充电系统，其由发送端电路和接收端电路互感耦合构成，发送端电路由直流电源、滤波电容、逆变电路、发送线圈、原边补偿电容、原边等效串联电阻以及原边控制模块构成。本发明原边与副边线圈电感补偿拓扑结构为串联-串联补偿，在多负载无线充电系统中降低了各负载间以及负载端与发送端间的相互影响，发送端通过对接收的各负载端所返回的工作状态数据进行分析对发送电路的参数进行动态调整，避免了发送端与接收端之间的双向通信，降低了系统的复杂性，系统对负载的的数量及放置位置具有很好的适应性，为多个负载进行无线充电时使用更为便捷。
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公开(公告)号：CN108923643A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810790262.0
申请日：2018-07-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02M3/07
Abstract: 本发明公开了一种无阈值电压损失的可重构型升压电荷泵，涉及电源技术领域，包括：功率级电路、时钟增压电路、电平转换器、逻辑控制模块，时钟增压电路的输出端与电平转换器的第一输入端连接，电平转换器的输出端与功率级电路连接，逻辑控制模块的输出端与功率级电路连接，通过功率开关管组、浮置电容组以及所述电平转换器之间相互连接形成多级电平转换器，实现电荷泵工作在不同的电压倍率下。本发明优点在于：有效解决了可重构电荷泵中存在的器件浪费问题，消除了阈值电压损失、电荷泵内部的反向电流，使得该电荷实际空载输出接近理想值，允许电荷泵以较少的级数输出预期电压提高了功率密度及整体转换效率。
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公开(公告)号：CN105045556B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510405950.7
申请日：2015-07-09
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F7/50
Abstract: 一种动静态加法器,其包括静态部分与动态部分，所述静态部分的输出端连接一第一反相器的输入端，所述第一反相器输出进位信号；所述静态部分输出端还连接所述动态部分，所述动态部分完成对加法的求和运算，所述动态部分输出端连接一第二反向器；其中所述动态部分包括一求和电路与电位保持电路，所述求和电路用于完成加法的求和运算，所述电位保持电路与所述第二反相器输出端连接，电位保持电路用于对浮空节点的电荷补偿并减小加法器在计算时的信号争抢。本发明电路形式简单，受工艺参数变化影响比较小，能有效在低电压环境下操作；通过电位保持电路，打断了原本在计算过程中的信号争抢，降低了功耗，在临界电压值附近达到能量利用效率的最高点。
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