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公开(公告)号：CN112215330B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201910613647.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的卷积方法及装置。本发明实施例通过将CnD卷积神经网络中的n维卷积核、输入CnD卷积神经网络与所述n维卷积核执行卷积运算的n维特征图分别转换为多个不同的二维卷积系数、多个不同的二维特征图，将每个二维卷积系数与其对应的二维特征图进行二维卷积计算得到参考卷积结果，依据各个参考卷积结果确定n维卷积核与n维特征图进行卷积的目标卷积结果，能够将CnD卷积转换为二维神经网络芯片支持的二维卷积，从而使得能够在二维神经网络芯片上部署比二维神经网络算法性能高的CnD卷积神经网络，在保持较快处理速度的基础上提高了算法性能，并且成本低。
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公开(公告)号：CN109255360A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710566173.3
申请日：2017-07-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种目标分类方法、装置及系统，所述方法包括：针对待检测目标，根据一帧包含待检测目标的视频帧，对待检测目标进行目标分类，得到待检测目标对应的目标类型；当对待检测目标进行目标分类时，记录待检测目标的分类次数和分类时间；当待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断待检测目标是否满足第一预设条件；当待检测目标满足第一预设条件时，获取视频帧之后的另一帧包含待检测目标的视频帧，并根据该视频帧再次进行目标分类，从而能够正确的对没有完全进入特定区域，或者在部分遮挡的情况下进入特定区域的目标进行分类。
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公开(公告)号：CN112215329B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201910613642.1
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的卷积计算方法及装置。本发明实施例通过将PnD型n维网络结构中每一n维卷积核的n维卷积核系数分解为第一类卷积核系数和第二类卷积核系数；将第二类卷积核系数中每一个卷积核系数进行转换得到目标卷积核系数，将第一类卷积核系数中的各参考卷积核系数、以及第二类卷积核系数中各目标卷积核系数分别与n维特征图进行卷积运算得到目标卷积结果，使得在支持维度较低的神经网络芯片能够部署维度较高的PnD型n维网络结构，不需要改变神经网络芯片硬件结构，既能够具有较快的处理速度，又获得了较高的算法性能，并且成本低。
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公开(公告)号：CN111681170B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010525665.X
申请日：2020-06-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：根据关系模型、帧间间隔、预设延时时长阈值以及剩余系统资源，计算最佳拼帧数；按照所述最佳拼帧数，从所述视频数据流中获取所述最佳拼帧数个待处理图像；将所获取的所述最佳拼帧数个待处理图像并行输入至目标神经网络进行处理。可以充分考虑剩余系统资源，以及图像处理对实时性的要求，根据预先统计得到的关系模型、帧间间隔、预设延时时长以及剩余系统资源，准确地动态调整拼帧处理的拼帧数，以在满足实时性的要求以及满足系统剩余资源的限制下，通过尽可能增加拼帧处理的拼帧数，提高图像处理的效率，实现对图像处理的加速。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260033A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211689825.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种任务调度方法及异构处理器，涉及异构处理器技术领域，该方法应用于异构处理器中的指定处理器单元，获得待运行的每一处理程序对应的多个协程任务；多个协程任务为对该处理程序按不同的执行处理器单元，和该处理程序对应的预设协程调度顺序预先划分的；基于该处理程序对应的预设协程调度顺序，从该处理程序对应的多个协程任务中确定待处理协程任务；确定待处理协程任务的任务类型；任务类型表示用于处理待处理协程任务的处理器单元的类型；按照预设的任务调度策略，将待处理协程任务调度至任务类型对应的空闲的处理器单元进行处理，可以降低各协程任务的延时，并提高各协程任务的延时的稳定性，进而降低该处理程序的延时。
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公开(公告)号：CN109255360B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201710566173.3
申请日：2017-07-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种目标分类方法、装置及系统，所述方法包括：针对待检测目标，根据一帧包含待检测目标的视频帧，对待检测目标进行目标分类，得到待检测目标对应的目标类型；当对待检测目标进行目标分类时，记录待检测目标的分类次数和分类时间；当待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断待检测目标是否满足第一预设条件；当待检测目标满足第一预设条件时，获取视频帧之后的另一帧包含待检测目标的视频帧，并根据该视频帧再次进行目标分类，从而能够正确的对没有完全进入特定区域，或者在部分遮挡的情况下进入特定区域的目标进行分类。
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公开(公告)号：CN111681170A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010525665.X
申请日：2020-06-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：根据关系模型、帧间间隔、预设延时时长阈值以及剩余系统资源，计算最佳拼帧数；按照所述最佳拼帧数，从所述视频数据流中获取所述最佳拼帧数个待处理图像；将所获取的所述最佳拼帧数个待处理图像并行输入至目标神经网络进行处理。可以充分考虑剩余系统资源，以及图像处理对实时性的要求，根据预先统计得到的关系模型、帧间间隔、预设延时时长以及剩余系统资源，准确地动态调整拼帧处理的拼帧数，以在满足实时性的要求以及满足系统剩余资源的限制下，通过尽可能增加拼帧处理的拼帧数，提高图像处理的效率，实现对图像处理的加速。
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公开(公告)号：CN112215330A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910613647.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的卷积方法及装置。本发明实施例通过将CnD卷积神经网络中的n维卷积核、输入CnD卷积神经网络与所述n维卷积核执行卷积运算的n维特征图分别转换为多个不同的二维卷积系数、多个不同的二维特征图，将每个二维卷积系数与其对应的二维特征图进行二维卷积计算得到参考卷积结果，依据各个参考卷积结果确定n维卷积核与n维特征图进行卷积的目标卷积结果，能够将CnD卷积转换为二维神经网络芯片支持的二维卷积，从而使得能够在二维神经网络芯片上部署比二维神经网络算法性能高的CnD卷积神经网络，在保持较快处理速度的基础上提高了算法性能，并且成本低。
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公开(公告)号：CN112215329A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910613642.1
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘锦胜
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的卷积计算方法及装置。本发明实施例通过将PnD型n维网络结构中每一n维卷积核的n维卷积核系数分解为第一类卷积核系数和第二类卷积核系数；将第二类卷积核系数中每一个卷积核系数进行转换得到目标卷积核系数，将第一类卷积核系数中的各参考卷积核系数、以及第二类卷积核系数中各目标卷积核系数分别与n维特征图进行卷积运算得到目标卷积结果，使得在支持维度较低的神经网络芯片能够部署维度较高的PnD型n维网络结构，不需要改变神经网络芯片硬件结构，既能够具有较快的处理速度，又获得了较高的算法性能，并且成本低。
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