[發明專利]一種基于電控刺激下VCSEL-SA的圖像識別系統及方法

有效

• 申請號: 202110013197.2
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112767501B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 鄧濤;倪敏;林曉東;吳正茂;夏光瓊;高子葉;唐曦;田濤;肖路遙
• 申請（專利權）人: 西南大學
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06K9/00;G06N3/06;G06N3/067;H04N19/13
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 劉妮

本發明提供一種基于電控刺激下VCSEL?SA的圖像識別系統及方法，系統包括圖像的Spike編碼模塊，用于將輸入的原始圖像信息轉換為Spike信號。Spike信號傳輸模塊，用于將圖像的Spike編碼模塊編碼的Spike信號同步傳輸至圖像識別模塊?；赟TDP的突觸權重調節模塊，基于VCSOA神經突觸的STDP響應特性用于實現權重依賴的突觸權重調節。圖像識別模塊，用于響應Spike信號傳輸模塊傳輸過來的Spike信號，并恢復發射端的原始圖像信息?？刂婆c分析測試模塊，通過分析比較圖像的Spike編碼模塊和圖像識別模塊之間的Spike響應信號的差異，調節系統的參量，以保證成功識別圖像。本發明基于電控刺激下VCSEL?SA神經元實現Gb/s二進制隨機信號到Spike信號的轉換，并通過VCSOA的STDP實現權重依賴的突觸權重調節，最終實現圖像識別。

技術領域

本發明屬于圖像識別技術領域，尤其涉及一種基于電控刺激下VCSEL-SA的圖像識別系統及方法。

背景技術

傳統的馮·諾依曼結構的電子計算機由于內存與功耗原因，無法滿足人們日益增長的計算需求，因此，有利于解決復雜計算問題的腦機融合計算和神經擬態系統的深入研究受到了人們的廣泛關注。神經擬態系統是模擬生物傳感和信息處理神經系統的運作和結構的系統，使用非馮·諾依曼結構來實現仿神經計算，能大大提高系統的算力、降低系統的能耗，具有并行性、冗余性等優點，可以解決許多復雜的計算任務，例如決策、學習和優化、模式識別和感覺信息處理等。其中，光子神經擬態器件因能模擬生物神經的基本特性，且能提供比生物神經快達8個量級的超快脈沖動力學而在高速仿神經計算領域展現出了巨大的應用前景。

特別的是，基于垂直腔面半導體激光器(VCSEL)的光子神經元因具有體積小、成本低、可與現有光網絡兼容、易于集成等諸多優點，目前主要聚焦于光學刺激VCSEL光子神經模型的研究，且大多為理論工作，對電控方式的刺激研究較少。此外，光控刺激方式需要額外的光源和調制器，這極大的增加了系統的成本。光信號傳輸中偏振態的控制也是光控方式真正實現的難點。與普通的光控刺激光子神經方式相比，電控刺激VCSEL光子神經的方式具有以下獨特優勢：

(1)電控刺激方式可控性更強，不易受外界光信號的干擾。

(2)無需大量的光學器件，可以使整個操控過程更加簡單直接，實驗平臺相對簡單。

(3)VCSELs本身具有低成本、低能耗、易于集成至二維/三維陣列、與光纖高的耦合效率、與現有光纖系統兼容等一些獨特的優勢。

(4)在VCSEL中引入飽和吸收體(SA)后可以構建一個集成的兩段式激發激光器，其中增益介質可以作為累積器，而SA可用作判決載流子濃度的閾值探測器。與普通的神經元模型相比，這種集成的累積發放神經模型可產生更短的亞納秒脈沖，且有利于系統的集成和拓展。

發明內容

本發明的目的在于解決上述現有技術存在的缺陷，提供一種基于電控刺激下VCSEL-SA的圖像識別系統及方法。

本發明采用如下技術方案：

一種基于電控刺激下VCSEL-SA的圖像識別系統，包括：

圖像的Spike編碼模塊；用于將輸入的原始圖像信息轉換為Spike信號；

Spike信號傳輸模塊；用于將圖像的Spike編碼模塊編碼的Spike信號同步傳輸至圖像識別模塊；

圖像識別模塊；用于響應Spike信號傳輸模塊傳輸過來的Spike信號，并恢復Spike信號傳輸模塊的原始圖像信息；

基于STDP的突觸權重調節模塊；基于VCSOA神經突觸的STDP響應特性用于實現權重依賴的突觸權重調節；

控制與分析測試模塊；通過分析比較圖像的Spike編碼模塊和圖像識別模塊之間的Spike響應信號的差異，調節系統的參量，以保證成功識別圖像。