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公开(公告)号：CN112861640B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110050957.7
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向智能终端领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低数学复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，再对二值图像进行帧差分，分离出运动的手势图像。该加速器采用中值滤波电路去除噪声干扰后计算差分图像的手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可广泛应用于无接触式智能终端设备；此外该加速器根据图像输入的过程，以及滤波电路的卷积核大小采用逐行代替的帧差分过程，可有效的降低存储，从而降低资源消耗和功耗。
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公开(公告)号：CN112861641A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110051273.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向人机交互领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而提升整个芯片的能效比；该加速器采用外围轮廓查找手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可以广泛应用于无接触式人机交互领域；此外该加速器采用RISCV处理器进行控制，具有较强的灵活性，并为长期待机运行设置了待机模块，有效地降低长期工作的功耗。
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公开(公告)号：CN112418419B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011306945.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属于集成电路设计领域，具体为一种面向神经网络处理的按优先级调度的数据输出电路结构，整体结构主要由四部分组成：用于决定水平方向运算单元数据传输优先级的X‑bus单元模块，用于决定垂直方向运算单元数据传输优先级的Y‑bus单元模块，用于参数填充的后缀配置单元模块，用于与存储单元交互的地址计算单元模块。该电路采用两级总线形式，预先在两级总线上设置数据传输优先级，规范数据传输顺序的同时避免数据堵塞和总线闲置。同时为提升数据复用度和数据访存的效率，本发明设计了更好服务于四维地址计算的地址计算单元，通过内部历史信息表保证数据的有序写回。本发明能够有效的提升神经网络处理中的输出结果传输效率。
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公开(公告)号：CN111882051B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010746509.6
申请日：2020-07-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为面向神经网络处理的全局广播数据输入电路。本发明电路包括：记录数据接收次数的顶层模块，用于垂直方向上输入数据广播发射的垂直总线模块，用于水平方向上输入数据广播发射的水平总线模块，选中指定运算单元的广播发射模块。该电路采用水平和垂直方向上的两级总线形式，对数据通路进行切割，高并行发送数据的同时，极大降低了单一总线形式下巨大的带宽带来的额外面积开销和功耗开销；同时在广播发射模块中引入运算单元标识号和输入数据标签握手机制，保证输入电路数据发送功能正确的同时，提高数据复用度，减少电路访存次数，提升电路整体能效比。本发明能够有效提升神经网络处理中的输入数据传输效率。
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公开(公告)号：CN112418419A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011306945.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属于集成电路设计领域，具体为一种面向神经网络处理的按优先级调度的数据输出电路结构，整体结构主要由四部分组成：用于决定水平方向运算单元数据传输优先级的X‑bus单元模块，用于决定垂直方向运算单元数据传输优先级的Y‑bus单元模块，用于参数填充的后缀配置单元模块，用于与存储单元交互的地址计算单元模块。该电路采用两级总线形式，预先在两级总线上设置数据传输优先级，规范数据传输顺序的同时避免数据堵塞和总线闲置。同时为提升数据复用度和数据访存的效率，本发明设计了更好服务于四维地址计算的地址计算单元，通过内部历史信息表保证数据的有序写回。本发明能够有效的提升神经网络处理中的输出结果传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116957023A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310837180.8
申请日：2023-07-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器。本发明的硬件加速器包括：激活图像编码单元，编码图像存储单元，编码图像解码单元。该加速器针对稀疏二值网络的激活图像中存在大量相同向量进行压缩，这些相同的向量是由于二值化的手势边缘作为输入所产生的，压缩激活图像可以有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而降低芯片功耗；该加速器能够对压缩后的激活图进行译码，在译码过程中跳过重复的计算，从而减少计算次数，提升计算速度，有效地提升硬件性能。本发明具有低功耗，低延时的特性，有效地降低硬件资源，提升硬件的能效比。
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公开(公告)号：CN111967587B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010728621.7
申请日：2020-07-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F9/30
Abstract: 本发明为一种构建面向神经网络处理的运算单元阵列结构的方法。由运算单元模块和局部总线模块组成。单个运算单元模块负责完成一维卷积运算，局部总线模块将中间结果向上传输，进行中间结果累加，完成二维卷积的运算，减少中间结果的写回，提升系统整体能效比。运算单元模块内部设置若干个寄存器堆，同时进行多个卷积核的超二维卷积运算，进一步提升数据复用度和减少中间结果的写回。运算单元阵列采用自组织模式，接收来自顶层的控制信号，并由局部总线模块根据相邻运算单元的ID配置自动计算完成二维卷积运算所需要的当前运算单元的空间位置，之后自动完成数据的收发以及相关运算操作，具有一定的自主性。本发明能够较高的提升神经网络处理中计算效率。
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公开(公告)号：CN115269019A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210876248.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/4401 , G06F9/445 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/20 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06F3/01 , G06F1/12
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向智能设备的手势唤醒硬件加速器。本发明手势唤醒硬件加速器电路包括：图像预处理模块、配置参数模块、肤色检测唤醒模块、运动检测唤醒模块和时钟门控模块；该加速器将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，再对二值图像进行肤色像素点计数处理，同时对二值图像进行下采样后再进行帧差分。本发明可有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，提升整个芯片的能效比；有效避免系统误唤醒；并提高唤醒准确率；可以广泛应用于IoT、可穿戴设备等智能设备。
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公开(公告)号：CN116957022A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310836365.7
申请日：2023-07-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向手势识别的稀疏二值神经网络硬件加速器。本发明加速器包括：输入缓存模块，权重缓存模块，数据传输片上网络，32个卷积计算核，层次化累加树，后续处理单元，HDMI接口，UART接口，值预测与稀疏激活图压缩/解压缩模块。该加速器针对稀疏二值网络的手势识别进行加速，采用两级值预测的方式可以跳过二值网络中存在的重复计算，从而加速计算周期并降低功耗；采用通道级稀疏激活压缩和解压缩方法减少所需的数据存储量；本发明具有低功耗，低延时的特性，有效地降低硬件资源，提升硬件的能效比。
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公开(公告)号：CN112861641B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110051273.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向人机交互领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而提升整个芯片的能效比；该加速器采用外围轮廓查找手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可以广泛应用于无接触式人机交互领域；此外该加速器采用RISCV处理器进行控制，具有较强的灵活性，并为长期待机运行设置了待机模块，有效地降低长期工作的功耗。
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