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公开(公告)号：CN116384456A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310320690.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种面向存算一体器件温漂特性的精度补偿装置及方法。该精度补偿装置包括上位机、补偿阵列模块、部分和补偿逻辑模块、温度传感模块、补偿阵列控制模块、ADC阵列和加法树，其中，补偿阵列模块，用于存储针对不同温度范围而训练得到的权重值，并对推理结果进行第一次补偿；部分和补偿逻辑模块，用于对加法树的输出结果进行采样和对推理结果进行第二次补偿。本发明可以解决存算一体器件权重随温度漂移而导致的向量矩阵乘法计算结果偏差、神经网络推理精度退化等问题，可适用于不同种类的存算一体器件，具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN116049094A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310341643.1
申请日：2023-04-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光电存算一体单元的多阈值配置装置及其方法，属于光电探测领域和超大规模集成电路的数字信号处理领域。本发明装置包括缓存模块、配置模块、计算阵列、读出模块、排序模块和全局控制模块，缓存模块用于实现数据的存储、更新与分发；配置模块用于生成外部控制信号以控制计算阵列数据的写入与读出；计算阵列用于实现高精度存算功能；读出模块读出阵列存储的数据；排序模块用于生成阵列计算需要的数据格式；全局控制模块用于控制数据分发并定位当前配置状态。本发明的装置及方法基于光电存算一体单元可以实现多阈值的配置与计算工作，缩短实际写入所需的时间，降低器件写入带来的误差，减少配置环节，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN115984104A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211545255.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于自监督学习的多聚焦图像融合方法及装置。其方法步骤为：S1、采集多个场景下的远‑近聚焦图像对；S2、对采集到的远‑近聚焦图像对进行图像增广；S3、分别获取增广后的远‑近聚焦图像对及其灰度值并进行通道拼接；S4、通过带有全局特征金字塔提取单元和全局注意连接上采样单元的全局特征编码网络获取0‑1的二进制标志Mask(x，y)；S5、对单通道的Mask(x，y)进行通道扩充至三通道Mask3(x，y)；S6、利用三通道Mask3(x，y)对远‑近聚焦图像对进行像素加权平均融合得到全聚焦图像。本发明使用自监督的全局特征编码网络，可以在多焦点图像融合中准确生成焦点图。
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公开(公告)号：CN113933111B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202111168017.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 南京大学
IPC: G01N1/18
Abstract: 本发明提供了一种实现图像尺寸放大的上采样装置及其方法。其装置包括数据存储单元、数据传输单元、数据接收单元、卷积运算单元、读控制单元和写控制单元。本发明提供的实现图像上采样的方法，可以对不同尺寸图像、不同类型的图像进行处理，同时采用了流水化、模块化的思想，通过对处理的图像数据进行分块处理，重复使用分块中部分数据，例如分块的某一行及某一列，以避免卷积操作造成的图像的信息损失，提升了图像上采样的效果，也减少了硬件资源的开销。
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公开(公告)号：CN113946541A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111201529.6
申请日：2021-10-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F15/78 , G06F30/392 , G06F30/394
Abstract: 本发明提供了一种具有轮询仲裁和地址编码更新简化功能的异步路由器。该异步路由器包括LW E模块，用于接收东、西和本地方向的输入数据；WESN模块，用于接收LWE模块的传输数据，以及接收南北两个方向的输入数据，并判断数据包在东西两个方向上跳数是否为0；NSL模块，用于接收WESN模块的传输数据，并判断数据包南北两个方向的跳数是否为0。本发明提供的异步路由器，可以用于构成任意尺寸的使用X‑Y路由算法的2D‑mesh片上网络，具有一定的通用性。同时本发明数据包采用地址编码更新简化功能格式，在更新数据包地址信息时，只需交换导线顺序，无需添加任何数字逻辑门，可以减小异步路由器的面积开销和传输延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113946538A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111112572.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于行缓存机制的卷积层融合存储装置及方法。该装置包括DDR存储器，用于存储原始输入图像数据和最终输出的特征图；片上RAM，用于基于行缓存机制存储卷积层首层的输入图像数据和层间计算结果；DDR控制器，用于控制片上RAM与DDR存储器的数据交互过程；计算模块，包括数据分发模块、卷积运算阵列和结果收集模块，用于按照层融合的分块策略，对图像分块数据进行卷积计算，并将结果存入片上RAM中。本发明可以减少层融合存储过程中分块的重叠搬运，复用数据，提升片上RAM存储资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN112487938A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011349429.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种利用深度学习算法实现垃圾分类的方法，1)将轻量级卷积神经网络模型squeezenet用于垃圾分类：将单张经预处理的垃圾图片输入训练完成的squeezenet模型，最终得到4种输出中的一种，即为该图片中垃圾的种类；2)里用卷积核提取垃圾图片特征：在CNN中用卷积核对图像进行卷积操作，能够提取图像特征，经由训练得到最优参数的卷积核，得以准确识别垃圾图片；3)用Adam算法对神经网络进行训练优化。
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公开(公告)号：CN106952304A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710172103.X
申请日：2017-03-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开一种利用视频序列帧间相关性的深度图像计算方法，包括：步骤1、对左右视点相机拍摄的图片进行校正；步骤2、对于第一帧的左右图片的点p，在最大视差搜索范围计算匹配代价，进行视差优化、视差细化，得到初始视差值d1；第一帧的视差梯度为g1；步骤3、对于下一帧的p点的计算，当p点不是异常点或边缘点，以上一帧p点的视差值为基准设定视差搜索范围，否则以最大视差搜索范围计算匹配代价，进行视差优化、视差细化，并得到当前帧的视差值及视差梯度，实现实时的立体匹配。本发明利用视频序列中上一帧的视差，大幅缩小了当前帧算法的计算量，能够在保证原有算法匹配精度的条件下，减小耗时，提高在实际应用场景中的效率。
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公开(公告)号：CN105354591A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510688156.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6277
Abstract: 本发明是一种针对三维室外场景语义分割的系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：针对三维室外场景中遮蔽多、点云密度不均、物体结构复杂等问题，提出一种利用高阶与类别相关的先验知识的分割分类三维点云场景的系统。本发明系统的主要算法的核心部分在于提出了一种利用与类别相关的高阶语义分割框架，并分析了三维室外场景中类别相关的先验信息，提出了相应的高阶函数模型。本发明在传统的高阶单一先验知识的语义分割框架的基础上，进一步提出了一种利用类别相关先验知识的语义分割方法，能够更加精确的分割分类三维室外场景。
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公开(公告)号：CN103365727A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310285843.6
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算领域。本发明解决的问题是：针对云计算中心的主机上运行着属于不同用户的虚拟机，主机负载变化更加复杂，如何准确的预测主机负载，从而能够进一步调度虚拟机，实现负载均衡和降低能耗的目的。本发明的算法核心部分在于将混沌理论中的相空间重构的方法与基于遗传算法的数据分组处理算法相结合。通过与目前一些已经存在的方法进行比较，本发明提出的方法能够得到更小的相对误差。而且，本发明所提出的方法在预测时间长度变大的情况下，相比于传统方法，减少了预测的累积误差。
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