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    乘法器及其操作的方法
    1.
    发明授权
    乘法器及其操作的方法 有权

    公开(公告)号：CN111176609B

    公开(公告)日：2024-11-26

    申请号：CN201911099085.2

    申请日：2019-11-12

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 伊利亚·奥夫桑尼科夫 ,  阿里·沙菲·阿得斯塔尼 ,  约瑟夫·哈松 ,  王磊

    IPC: G06F7/52

    Abstract: 公开一种乘法器及其操作的方法。一种N×N乘法器可包括：N/2×N第一乘法器、N/2×N/2第二乘法器和N/2×N/2第三乘法器。N×N乘法器接收两个操作数进行相乘。如果操作数等于零或具有小值，则第一乘法器、第二乘法器和/或第三乘法器被选择性地禁用。如果所述操作数二者都小于2N/2，则第二乘法器或第三乘法器用于将操作数相乘。如果一个操作数小于2N/2而另一操作数等于或大于2N/2，则第一乘法器用于将操作数相乘，或者第二乘法器和第三乘法器用于将操作数相乘。如果两个操作数等于或大于2N/2，则第一乘法器、第二乘法器和第三乘法器用于将操作数相乘。

    针对动态视觉传感器跟踪的多尺度加权匹配和传感器融合
    4.
    发明授权
    针对动态视觉传感器跟踪的多尺度加权匹配和传感器融合 有权

    公开(公告)号：CN108205679B

    公开(公告)日：2023-07-21

    申请号：CN201711372041.3

    申请日：2017-12-19

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 冀正平 ,  石立龙 ,  王一兵 ,  柳贤锡 ,  伊利亚·奥夫桑尼科夫

    IPC: G06V10/46 ,  G06V10/80

    Abstract: 一种针对动态视觉传感器(DVS)跟踪的多尺度加权匹配和传感器融合。一种动态视觉传感器姿态估计系统包括：DVS、变换估计器、惯性测量单元(IMU)和基于传感器融合的相机姿态估计器。DVS检测DVS事件并且基于多个累积的DVS事件来形成帧。变换估计器基于估计的深度来估计DVS相机的3D变换并且对相机投影模型内的置信水平值进行匹配，使得在第一帧期间检测到的多个DVS事件中的至少一个与在随后的第二帧期间检测到的DVS事件相应。IMU检测在第一帧与第二帧之间的基于世界坐标系的DVS的惯性运动。相机姿态估计器基于估计的变换和检测到的DVS的惯性运动对来自第一帧与第二帧之间的相机投影模型的姿态变化的信息进行组合。

    图像传感器中的像素、成像单元、测距的方法和系统
    5.
    发明授权
    图像传感器中的像素、成像单元、测距的方法和系统 有权

    公开(公告)号：CN108881752B

    公开(公告)日：2021-11-12

    申请号：CN201810450049.5

    申请日：2018-05-11

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 王一兵 ,  石立龙 ,  伊利亚·奥夫桑尼科夫

    IPC: H04N5/369 ,  G01S17/10 ,  G01S17/894

    Abstract: 一种图像传感器中的像素、成像单元、测距的方法和系统。飞行时间(TOF)技术在像素阵列中的每个像素内使用每个像素中的多个单光子雪崩二极管(SPAD)连同单个钉扎光电二极管(PPD)而被与模拟幅度调制组合。SPAD可在多个邻近的像素之间被共享。TOF信息通过像素自身内部的基于模拟域的单端差分转换器被添加到接收的光信号。像素中的多个、邻近的SPAD的输出之间的空间‑时间关联性被用于控制PPD的操作，以促使记录TOF值和3D对象的距离。由于环境光导致的错误的测距通过仅当像素中的两个或更多个SPAD在预定义的快门时间间隔内被触发时停止来自PPD的电荷传送(并，因此，记录TOF值)来防止。具有多SPAD像素的自主导航系统在困难的驾驶条件下为驾驶员提供改善的视野。

    用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法
    6.
    发明公开
    用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法 有权

    公开(公告)号：CN110942136A

    公开(公告)日：2020-03-31

    申请号：CN201910905124.7

    申请日：2019-09-24

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 陈辉 ,  伊利亚·奥夫桑尼科夫

    IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

    Abstract: 提供用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法。一种量化预训练的神经网络的系统和方法包括通过层/通道位宽确定器针对预训练的神经网络的每个层或通道，针对预定的主位宽值的集合中的每个主位宽值，确定层或通道的最小量化噪声；以及通过位宽选择器为层或通道选择具有层或通道的最小量化噪声的主位宽值。在一个示例实施例中，层或通道的最小量化噪声基于乘以“常数的当前主位宽值的负幂”的层或通道的权重的范围的平方。

    用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法
    7.
    发明授权
    用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法 有权

    公开(公告)号：CN110942136B

    公开(公告)日：2025-01-03

    申请号：CN201910905124.7

    申请日：2019-09-24

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 陈辉 ,  伊利亚·奥夫桑尼科夫

    IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08

    Abstract: 提供用于量化神经网络的系统和方法以及识别系统和方法。一种量化预训练的神经网络的系统和方法包括通过层/通道位宽确定器针对预训练的神经网络的每个层或通道，针对预定的主位宽值的集合中的每个主位宽值，确定层或通道的最小量化噪声；以及通过位宽选择器为层或通道选择具有层或通道的最小量化噪声的主位宽值。在一个示例实施例中，层或通道的最小量化噪声基于乘以“常数的当前主位宽值的负幂”的层或通道的权重的范围的平方。

    乘法器及其操作的方法
    8.
    发明公开
    乘法器及其操作的方法 有权

    公开(公告)号：CN111176609A

    公开(公告)日：2020-05-19

    申请号：CN201911099085.2

    申请日：2019-11-12

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 伊利亚·奥夫桑尼科夫 ,  阿里·沙菲·阿得斯塔尼 ,  约瑟夫·哈松 ,  王磊

    IPC: G06F7/52

    Abstract: 公开一种乘法器及其操作的方法。一种N×N乘法器可包括：N/2×N第一乘法器、N/2×N/2第二乘法器和N/2×N/2第三乘法器。N×N乘法器接收两个操作数进行相乘。如果操作数等于零或具有小值，则第一乘法器、第二乘法器和/或第三乘法器被选择性地禁用。如果所述操作数二者都小于2N/2，则第二乘法器或第三乘法器用于将操作数相乘。如果一个操作数小于2N/2而另一操作数等于或大于2N/2，则第一乘法器用于将操作数相乘，或者第二乘法器和第三乘法器用于将操作数相乘。如果两个操作数等于或大于2N/2，则第一乘法器、第二乘法器和第三乘法器用于将操作数相乘。

    结构光成像系统和扫描场景的方法
    10.
    发明公开
    结构光成像系统和扫描场景的方法 无效

    公开(公告)号：CN110471050A

    公开(公告)日：2019-11-19

    申请号：CN201910367333.0

    申请日：2019-05-05

    Applicant: 三星电子株式会社

    Inventor： 王一兵 ,  韩承勳 ,  石立龙 ,  罗炳勳 ,  伊利亚·奥夫桑尼科夫

    IPC: G01S13/02 ,  G01S13/42 ,  G01S13/89 ,  G01S7/481

    Abstract: 提供了一种结构光成像系统和一种扫描场景的方法。所述结构光成像系统包括投射器、图像传感器和控制器。投射器将结构光图案投射到场景的被选择的片段上，其中，场景的被选择的片段包括在第一方向上的第一预定尺寸和在与第一方向基本正交的第二方向上的第二预定尺寸。图像传感器对场景的被选择的片段进行扫描并且产生与被选择的片段的至少一个区域中的每个区域对应的输出。图像传感器和投射器以极线方式同步。控制器结合到图像传感器并检测物体是否位于每个被扫描的区域内，并且控制投射器以使结构光图案朝向场景的被选择的片段中尚未检测到物体的区域投射第一多次。

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