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公开(公告)号:CN117573607A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311606104.2
申请日:2023-11-28
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本公开涉及处理器技术领域,具体涉及一种可重构协处理器、芯片、多核信号处理系统和计算方法。所述可重构协处理器包括:主控制器模块、重构控制器模块和可重构计算阵列,重构控制器模块包括重构控制器和至少一个子算法模块,可重构计算阵列包括一个或多个可重构计算单元,可重构计算单元包括多个计算资源,其中:重构控制器分割指定神经网络计算对应的数据流图,获得多个子计算流图,根据所述多个子计算流图,确定用于计算所述多个子计算流图的计算核的种类,为每种计算核激活对应的子计算模块,所述子计算模块根据相应计算核,配置相应的可重构计算单元中计算资源的互联方式。本公开通过重复使用一致的计算核可减少可重构计算阵列的配置消耗。
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公开(公告)号:CN116915964B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311180430.1
申请日:2023-09-13
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04N9/73
Abstract: 本发明公开了一种灰度世界白平衡校正方法、装置、设备、芯片及存储介质,所述方法包括:获取待校正画面;其中,所述待校正画面划分为若干待筛选区域;确定所述待筛选区域指定通道上的第一颜色分量数据以及所述待校正画面所述指定通道上的第二颜色分量数据;若任一待筛选区域的第一颜色分量数据与所述待校正画面的第二颜色分量数据间的差异数据属于预设差异数据范围,将所述任一待筛选区域确定为前景区域;通过灰度世界算法,基于所述前景区域的像素数据对所述待校正画面进行白平衡校正。由此从待校正画面中筛选用于参与灰度世界算法计算的前景区域,有效提高灰度世界算法的适用性。
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公开(公告)号:CN116909487B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311138462.5
申请日:2023-09-05
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种数据读写方法、芯片、嵌入式微控制器和智能终端设备,涉及芯片设计技术领域。EEPROM模拟器将接收到的数据写入FLASH中有效的存储单元的第二存储区域,因FLASH具有非易失性,故能确保芯片掉电后该数据不会丢失。故通过将数据存储在FLASH中能达到存储在EEPROM中的效果。芯片初始化后,EEPROM模拟器能够将初始化前有效的存储单元中的数据写入RAM的第一存储区域以供读取设备读取,因RAM与EEPROM的读写方式相同,故能确保读取设备通过访问RAM达到访问EEPROM的效果。如此,即可模拟实现EEPROM的功能,而无需额外新增EEPROM,因此降低了芯片的硬件成本。
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公开(公告)号:CN116915964A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311180430.1
申请日:2023-09-13
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04N9/73
Abstract: 本发明公开了一种灰度世界白平衡校正方法、装置、设备、芯片及存储介质,所述方法包括:获取待校正画面;其中,所述待校正画面划分为若干待筛选区域;确定所述待筛选区域指定通道上的第一颜色分量数据以及所述待校正画面所述指定通道上的第二颜色分量数据;若任一待筛选区域的第一颜色分量数据与所述待校正画面的第二颜色分量数据间的差异数据属于预设差异数据范围,将所述任一待筛选区域确定为前景区域;通过灰度世界算法,基于所述前景区域的像素数据对所述待校正画面进行白平衡校正。由此从待校正画面中筛选用于参与灰度世界算法计算的前景区域,有效提高灰度世界算法的适用性。
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公开(公告)号:CN114330461A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202210255087.1
申请日:2022-03-16
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于非侵入负荷识别的V‑I轨迹生成方法、装置及神经网络,方法包括:在确定投切事件发生时,获取初始V‑I轨迹,初始V‑I轨迹为电压和无功电流随时间变化的轨迹;基于初始V‑I轨迹获取电压的时间导数和无功电流的时间导数;根据电压的时间导数和无功电流的时间导数将初始V‑I轨迹映射至彩色空间以获得彩色V‑I轨迹。由此,通过基于电压和无功电流的时间导数将初始V‑I轨迹映射至彩色空间,以获得彩色V‑I轨迹,从而提高了V‑I轨迹的信息载量,使其能够适用于电器种类繁多的负荷识别场景,同时,形成的彩色V‑I轨迹可以利用神经网络模型进行训练,有利于提高V‑I轨迹对非侵入负荷识别的准确性。
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