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公开(公告)号：CN107087107A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710312832.0
申请日：2017-05-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于双摄像头的图像处理装置，包括第一摄像头、第二摄像头和控制模块，其中，所述第一摄像头用于拍摄整体图像；所述控制模块用于发送拍摄指令到所述第二摄像头；所述第二摄像头按照接收的所述拍摄指令拍摄局部图像，其特征在于，所述拍摄指令包含所述第一摄像头的拍摄信息和所述整体图像的图像信息。本发明能够提高局部目标的成像效果，增强整幅图像的细节表现。
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公开(公告)号：CN107085562A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710179097.0
申请日：2017-03-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: Y02D10/12 , G06F15/7807 , G06F15/8053 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于高效复用数据流的神经网络处理器及设计方法，涉及神经网络模型计算的硬件加速技术领域，该处理器包括至少一存储单元，用于存储操作指令与运算数据；至少一计算单元，用于执行神经网络计算；控制单元，与所述至少一存储单元、所述至少一计算单元相连，用于经由所述至少一存储单元获得所述至少一存储单元存储的操作指令，并且解析所述操作指令以控制所述至少一计算单元；其中所述运算数据采用高效复用数据流的形式。本发明在神经网络处理过程中采用高效复用数据流，每次只需向计算单元阵列中的一列计算单元载入权重和数据，降低了片上数据带宽、提高了数据共享率、提升了能量效率。
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公开(公告)号：CN114758063B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210272134.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于八叉树结构的局部障碍物栅格地图构建方法和系统，包括根据预加载地图获取局部障碍物地图先验信息，再根据采集数据生成实际局部障碍物地图，利用两者融合提供一个准确可靠的机器人周围障碍物信息。相比于先前的地图构建方法，本发明在人流量大、环境经常改变的场景具有优势：通过地面检测将一定坡度的点云转换到xOy平面上，便于高度阈值判断和障碍物点云处理；八叉树结构可以通过点云击中和穿过概率动态更新局部三维点云，对于人员较多、环境动态变化的场景具有强适应能力；由于只保存机器人周围的局部栅格地图，减少内存占用开销，保证资源消耗不会随运行时间而线性增加；相比于激光雷达的方案，本发明具有低成本的优势。
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公开(公告)号：CN118246509A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410385647.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种计算模块，包括一个多路分配器、一个与门和一个移位寄存器；其中所述多路分配器用于选择并传输1比特至与门的一个输入端，所述与门将从多路分配器接收到的比特值与待计算数据的一个比特值进行乘法运算，所述移位寄存器对获得的运算结果执行位移。本发明提供了一个对数据可实现比特级调整的神经网络处理单元，细粒度的调整计算位宽与传输模式，使包含该处理单元的处理器可在神经网络不同层采用不同的数据精度参与计算，在保证计算精度的前提下，提高了处理速度，减少了片上存储量，降低了能量损耗。
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公开(公告)号：CN109190755B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811040908.X
申请日：2018-09-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向神经网络的矩阵转换装置，包括：数据接收接口，用于接收并传递神经网络的待转换矩阵数据；转换矩阵接收接口，用于接收并传递对应于所述待转换矩阵数据的转换矩阵；矩阵运算单元，与所述数据接收接口和所述转换矩阵接收接口分别连接，利用所述待转换矩阵数据和所述对应的转换矩阵执行矩阵转换运算；输出接口，与所述矩阵运算单元相连，用于拼接并输出所述矩阵运算单元获得的运算结果；暂存单元，与所述数据接收接口和所述输出接口相连，用于暂存所述输出接口输出的运算结果，并将所述运算结果输入至所述数据接收接口。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107800700B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711026269.7
申请日：2017-10-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/865
Abstract: 本发明涉及一种路由器，包括控制单元，用于控制所述路由器；缓存，用于将接收的数据包输出至所述交叉开关；交叉开关，用于将接收的数据包路由到相应的输出端口；压缩器，用于对接收的数据包进行压缩，并将压缩后的数据包返回至所述缓存；以及解压缩器，用于对接收的数据包解压缩，并将解压缩后的数据包返回至相应的输出端口。
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公开(公告)号：CN108416435B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810223448.8
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明提供一种神经网络处理器以及设计和使用方法。所述神经网络处理器，包括卷积装置和激活装置，其特征在于所述激活装置包括：输入接口、激活运算单元、和输出接口；其中，所述输入接口用于接收来自所述卷积装置的待激活神经元，所述输入接口的带宽与所述卷积装置输出待激活神经元的速度相关；所述激活运算单元，用于对来自所述输入接口的待激活神经元进行激活处理，所述激活运算单元的运算速度与所述卷积装置输出待激活神经元的速度相关；所述输出接口，用于输出激活处理的结果，所述输出接口的带宽与所述激活运算单元的运算速度相对应。
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公开(公告)号：CN107977704B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711102821.6
申请日：2017-11-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种神经网络中的权重数据存储方法和卷积计算方法。所述权重存储方法包括：查找权重卷积核矩阵中的有效权重并获取有效权重索引，其中，所述有效权重是非零权重，所述有效权重索引用于标记所述有效权重在所述权重卷积核矩阵中的位置；存储所述有效权重以及所述有效权重索引。根据本发明的权重数据存储方法和卷积计算方法能够节省存储空间并提高计算效率。
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公开(公告)号：CN107944545B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711102485.5
申请日：2017-11-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种应用于神经网络的计算方法和计算装置。该计算方法包括以下步骤：获取仅包含数值1和‑1权重的二值卷积核；将所述二值卷积核分解为初始卷积核和特征卷积核，其中，所述初始卷积核和所述特征卷积核与所述二值卷积核的维数相同，所述初始卷积核是由数值为1的权重构成的矩阵，所述特征卷积核是相对于所述二值卷积核保留了数值为‑1的权重所形成的矩阵；基于所述初始卷积核和所述特征卷积核执行神经网络中的卷积计算。利用本发明的计算方法和计算装置能够提高卷积计算的效率并节省存储电路的开销。
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公开(公告)号：CN107844826B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711033537.8
申请日：2017-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种神经网络处理单元和包含该处理单元的处理系统。该处理单元包括：乘法器模块，所述乘法器模块包含构成流水线的多级结构，并用于执行神经网络中待计算的神经元和权值的乘法运算，其中，所述乘法器模块的每一级结构完成所述神经元和权值的乘法运算的子运算；自累加器模块，所述自累加器模块基于控制信号对所述乘法器模块的乘法运算结果进行累加运算或将累加结果输出。利用本发明的处理单元和处理系统，能够提高神经网络的计算效率和资源利用率。
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