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公开(公告)号：CN112347034A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011391696.7
申请日：2020-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F15/78 , G06F3/01 , G06F8/20 , G06F30/39 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种用于老年看护的多功能一体化片上系统，属于SOC嵌入式开发、深度学习、计算机视觉技术领域。所述系统通过vivado的block design中的电路设计及控制阿里云服务器，在一块ZYNQ系列开发板中实现手势识别、夹菜喂食及摔倒救助，具体为三部分:1)通过图像预处理、SVM预测，实现手势识别；2)通过语音识别、菜品目标候选框提取、人脸识别，进行菜品CNN分类预测，进而实现夹菜喂食；通过摔倒检测及小车控制，完成双目视觉测距，实现摔倒救助。所述系统使电路设计灵活度降低了存储资源的同时也减少了计算资源，在保证正确性的同时也带来了速度的提升，为使用者提供全面的路况信息，同时实时性良好，符合实际使用要求，缩小了产品占用体积，且成本低。
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公开(公告)号：CN112347034B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011391696.7
申请日：2020-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F15/78 , G06F3/01 , G06F8/20 , G06F30/39 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于老年看护的多功能一体化片上系统，属于SOC嵌入式开发、深度学习、计算机视觉技术领域。所述系统通过vivado的block design中的电路设计及控制阿里云服务器，在一块ZYNQ系列开发板中实现手势识别、夹菜喂食及摔倒救助，具体为三部分:1)通过图像预处理、SVM预测，实现手势识别；2)通过语音识别、菜品目标候选框提取、人脸识别，进行菜品CNN分类预测，进而实现夹菜喂食；通过摔倒检测及小车控制，完成双目视觉测距，实现摔倒救助。所述系统使电路设计灵活度降低了存储资源的同时也减少了计算资源，在保证正确性的同时也带来了速度的提升，为使用者提供全面的路况信息，同时实时性良好，符合实际使用要求，缩小了产品占用体积，且成本低。
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公开(公告)号：CN114154630B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111393465.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种量化MobileNet的硬件加速器及其应用方法，属于硬件加速及计算机视觉技术领域。包括顶层控制模块、存储器控制模块、逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块；顶层控制模块与存储器控制模块、逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块相连；存储器控制模块与逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块相连。所述方法将输入数据与权重放入不同大小缓存，通过并行数可变的深度可分离卷积降低硬件使用并获得卷积结果，再通过后处理完成池化、跨层连接与地址生成，使得数据在连续地址上排布。所述方法解决了MobileNet缓存利用率低的问题、降低了耗时与资源消耗。
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公开(公告)号：CN114154630A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111393465.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种量化MobileNet的硬件加速器及其设计方法，属于硬件加速及计算机视觉技术领域。包括顶层控制模块、存储器控制模块、逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块；顶层控制模块与存储器控制模块、逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块相连；存储器控制模块与逐点卷积模块、逐通道卷积模块及后处理模块相连。所述方法将输入数据与权重放入不同大小缓存，通过并行数可变的深度可分离卷积降低硬件使用并获得卷积结果，再通过后处理完成池化、跨层连接与地址生成，使得数据在连续地址上排布。所述方法解决了MobileNet缓存利用率低的问题、降低了耗时与资源消耗。
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