鉴海防
- 作品数：44 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国科学院半导体研究所更多>>
- 发文基金：北京市科技计划项目江苏省科技成果转化专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信建筑科学生物学更多>>
- 一种新型温度传感器高低温测试装置
- 本发明公开了一种新型温度传感器高低温测试装置，包括：箱体，用于改变箱体内部的测试温度并放置测试模块；测试模块，可拆卸设置于箱体内侧，用于进行手动测试或自动化测试；显示模块，位于箱体上，用于显示信息和接收输入数据；分拣模块...
- 裴艳荣李文昌鉴海防
- 基于光照感知的红外/可见光融合目标检测
- 2025年
- 基于红外/可见光融合的方法能够有效改善道路交通、安防监控等开放场景下的目标检测的效果。现有方法较少针对红外/可见光差异性设计特征交互机制,使得检测的精度和鲁棒性受限。因此,设计了一种基于双流结构的红外/可见光图像融合网络,充分考虑了不同模态图像间的差异,通过提取和融合不同模态图像的多层次特征信息,实现开放环境下目标的精准识别。针对可见光图像质量容易受到环境光照变化影响的问题,设计了轻量化的图像光照感知模块,通过权重分配函数动态调整红外/可见光的融合权重,提高了融合算法的适应性和准确性。同时,设计了无参数的3D注意力模块,以自动识别网络所提取特征的通道和空间重要性,并根据模态间的重要性不同分配不同的融合权重,其能够在不增加网络参数量的前提下提高网络融合的效果。此外,构建了一套近红外/可见光数据集(NRS),为开放场景的目标识别任务提供了更多源的数据。最后,在自主构建的数据集NRS和公开数据集M^(3) FD上对模型进行了一系列测试。结果表明,所提方法检测精度分别达到93.5%,92.2%(mAP_(.50)),能够为开放场景中的目标精准探测识别提供支撑。
- 程清华鉴海防郑帅康郭慧敏李越豪
- 关键词：目标检测
- 具有载波泄露校准和补偿功能的WLAN收发机
- 本发明提供了一种具有载波泄露校准和补偿功能的WLAN收发机。该WLAN收发机不需要在射频部分的内部引入用于数据采集的ADC以及载波泄露补偿和I/Q失配补偿的DAC，只需要设计一条简单的校准通路，校准和补偿由数字基带实现，...
- 周立国彭锦袁芳颜峻鉴海防尧横石寅
- 文献传递
- 一种电流型温度传感芯片设计
- 2023年
- 设计并实现了一种电流型温度传感芯片。分析了测温原理和厄利效应对测温精度的影响,提出了一种集电极-发射极电压补偿电路,利用一组电流镜和匹配电阻将输出电流和温度之间的传递函数线性化,提高了芯片的线性度和测温精度。设计了反向偏置保护电路,增大芯片可承受的反向电压。芯片采用40 V互补双极工艺设计并流片。测试结果表明,芯片在-55~150℃温度区间内的非线性误差为±0.2℃,测温精度小于±0.3℃。
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- 关键词：互补双极工艺线性度测温精度
- 户外监测识别设备
- 1.本外观设计产品的名称：户外监测识别设备。;2.本外观设计产品的用途：对声音、图像等环境信息智能采集和处理。;3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。;4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
- 郭慧敏鉴海防王洪昌郑帅康
- 一种高精度低噪声运算放大器设计被引量：4
- 2023年
- 设计并实现了一种高精度低噪声运算放大器。提出了一种基极电流消除技术,补偿了输入对管基极电流,有效地降低了运算放大器的输入偏置电流,从而能够通过提高输入对管的集电极电流来减小输入噪声电压,实现了较低的运算放大器总等效输入噪声。同时,采用集电极-发射极电压补偿电路,消除了厄利效应的影响,提高了电路精度。电路采用36 V互补双极工艺流片,测试结果表明,芯片的失调电压为6.94μV,在1 kHz下的电压噪声密度为5.6 nV/√Hz,电流噪声密度为0.9 pA/√Hz。
- 李伟业李文昌李文昌阮为鉴海防尹韬
- 关键词：运算放大器互补双极工艺低噪声
- 鸟类声音识别方法、模型训练方法、装置、电子设备
- 本公开提供了一种基于双路径时频联合建模的多辅助分支的鸟类声音识别方法、模型训练方法、装置、电子设备。其中鸟类声音识别模型为N层级联结构，N＞1，每层级联结构中包括依次连接的特征提取层、双路径时频联合建模单元、跳跃连接层和...
- 郭慧敏鉴海防王洪昌朱文旗
- 轨到轨运算放大器的输出级结构及轨到轨运算放大器
- 本发明提供一种轨到轨运算放大器的输出级结构及轨到轨运算放大器，输出级结构包括：电流加法器，浮动电流源和Class AB输出级；电流加法器用于对轨到轨运算放大器的输入级的差分电流信号进行整合及放大，转化为Class AB输...
- 鉴海防张子欧李文昌阮为滕瑞贾晨强张益翔
- 基于深度学习算法的鸟类及其栖息地识别——以北京翠湖国家城市湿地公园为例被引量：1
- 2024年
- 获取鸟类的种类、数量及生境信息是鸟类生态学研究的基础。近些年基于深度学习算法的人工智能技术发展迅速,弥补了传统野外调查方法的缺陷,为鸟类生态学研究提供了智慧化手段。本文选取北京翠湖国家城市湿地公园4处观测点,通过搭建具有自适应损失函数的ResNet34双任务网络模型,实现同时识别鸟种及其栖息地类型。结果表明:基于模型共记录鸟类10种,以鸿雁、苍鹭、普通鸬鹚和绿头鸭为主,其中,夜鹭和苍鹭以树木作为主要栖息地,鸿雁和绿头鸭以水面作为主要栖息地,普通鸬鹚、斑嘴鸭和小白鹭以水中立木等人工生境作为主要栖息地,喜鹊则主要以地面作为栖息地,赤麻鸭和鸳鸯的栖息地较为广泛,在地面、人工生境、水面区域均有栖息;识别模型的鸟种识别准确率达95.62%,栖息地识别准确率达97.20%;识别方案采用基于深度学习技术的鸟类图像采集方法代替人工数据采集手段,并首次使用“物种+栖息地”的双任务分支结构,对物种及其栖息地两类信息同时进行识别;模型提高了数据采集效率,保证了数据采集的客观性和准确性,实现了鸟类生态学研究与人工智能技术的有效结合,对生态学研究方法的演进具有参考意义。
- 王洪昌夏舫张渊媛刘颖杰刘松宋飞鉴海防
- 关键词：人工智能鸟类多样性栖息地
- 基于级联神经网络和目标时空连续性的细粒度识别方法
- 本申请提出一种基于级联神经网络和目标时空连续性的细粒度识别方法，其中，方法包括获取时间连续的多帧待识别图像；利用目标检测算法对各待识别图像进行目标检测，以得到所有感兴趣目标的位置分布；基于目标时空连续性，利用目标跟踪算法...
- 鉴海防郑帅康王洪昌张凌赫
