[發明專利]一種人工神經網絡運算的處理方法

有效

• 申請號: 201810486529.7
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN108764470B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 吳凡迪;陳云霽
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06K9/46;G06F16/583
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 任巖

1.一種智能領航方法，其特征在于，包括：

通過目標識別裝置對航行時拍攝的圖像進行處理，包括：對圖像選擇子區域提取特征，并且與航行水面樣本庫進行比對，獲得初步障礙物類型；

通過信息處理裝置接收處理后的圖像選擇子區域的特征和識別的初步障礙物類型，并通過所述信息處理裝置內部的神經網絡芯片執行神經網絡運算，獲得準確的障礙物類型，并輸出航行選擇數據，包括：

通過存儲單元存儲輸入數據，存儲神經網絡參數以及計算指令，包括：

通過輸入輸出模塊獲取輸入數據、神經網絡參數以及計算指令；

通過標量數據存儲模塊存儲標量數據；

所述輸入數據包括處理后的圖像和識別的障礙物類型；

通過控制單元從所述存儲單元提取計算指令，解析該計算指令得到多個運算指令；

通過運算單元依據該多個運算指令對該輸入數據執行計算得到航行選擇數據；

通過信息處理裝置的存儲器存儲當前時間段內的航行狀況以及不同時間段的航行選擇數據；

通過信息處理裝置的運算器根據航行選擇隊列數據，計算航行的風險和/或當前航行的損耗；

通過信息處理裝置的數據輸入輸出端接收輸入數據編碼器的信號，并將其傳入人工神經網絡芯片作為輸入；還用于接收神經網絡芯片輸出端輸出的航行選擇數據，并存入存儲器；以及用于從存儲器讀取航行選擇隊列和當期時間段內的航行狀況，輸入到運算器；

通過信息處理裝置的輸出數據轉換器將運算器計算的航行的風險和/或當前航行的損耗數據重新編碼后傳輸給外部設備。

2.根據權利要求1所述的智能領航方法，其特征在于，所述存儲單元還包括：

通過輸入輸出模塊獲取輸入數據、神經網絡參數以及計算指令；

通過標量數據存儲模塊存儲標量數據；

通過存儲介質存儲數據塊。

3.根據權利要求1所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：

通過直接內存存取DMA存入存儲單元中的數據，神經網絡參數和計算指令，以供控制單元和/或運算單元調用。

4.根據權利要求3所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：

通過神經網絡芯片中的指令緩存從所述直接內存存取DMA緩存指令，供控制電路調用，所述指令緩存為片上緩存。

5.根據權利要求3所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：

通過神經網絡芯片中的輸入神經元緩存從所述直接內存存取DMA緩存輸入神經元，供運算單元調用；

通過神經網絡芯片中的權值緩存從所述直接內存存取DMA緩存權值，供運算單元調用；

通過神經網絡芯片中的輸出神經元緩存存儲從所述運算單元獲得運算后的輸出神經元，以輸出至直接內存存取DMA。

6.根據權利要求1所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：通過信息處理裝置內的輸入數據編碼器將處理后的圖像和識別的障礙物類型轉變為神經網絡可以處理的數字信息。

7.根據權利要求1所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：

所述輸出數據轉換器將運算器計算的結果回傳至目標識別裝置，以及更新所述樣本庫。

8.根據權利要求7所述的智能領航方法，其特征在于，還包括：通過所述神經網絡芯片在外部設備或船員做出航行選擇后，收集輸入-輸出信息組，自適應地更新神經網絡參數，訓練生成新的神經網絡參數。

9.根據權利要求1所述的智能領航方法，其特征在于，通過目標識別裝置對航行時拍攝的圖像進行處理，對圖像選擇子區域提取特征，并且與航行水面樣本庫進行比對，獲得初步障礙物類型，包括：

通過圖像處理單元將輸入圖像進行預處理、二值化以及選擇子區域提取特征；

通過比對單元將提取的特征與航行水面樣本庫中的樣本進行比對，初步識別圖像中的障礙目標類型。