公开(公告)号：CN113887720B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111148518.6

申请日：2021-09-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 施先广 ,  胡有能 ,  李一涛 ,  何增 ,  马德 ,  岳克强

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种上采样逆向分块映射方法，包括：S1，读取输入特征图数据并存放在移位缓存区中；S2，找出输出特征图分块中的像素点，映射在输入特征图中最相邻四个的像素点的位置；S3，采用流水线的方式，计算得到输出特征图的像素值，包括：S31，在垂直方向上，将最相邻的四个像素点与列方向的参数，进行一次乘法，得到的四个中间值再做加法，得到两个中间值；S32，将两个中间值，与行方向的参数，分别做乘法，得到两个中间值，再将两个中间值做一次加法，得到输出特征图的上采样后的像素点；S4，处理完一分块的数据后，返回S1，处理下一分块；S5，待输入特征图处理完后，根据寄存器指令继续处理下一张特征图。

公开(公告)号：CN112580751A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011616735.9

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 何增 ,  施先广 ,  岳克强 ,  马德

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00 ,  G11B31/00 ,  G11B20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于ZYNQ与深度学习的鼾声辨识装置，包括鼾声采集模块，SD卡存储模块，鼾声预处理模块，通卷积神经网络加速器IP，鼾声判断模块，结论显示模块。鼾声采集模块，用于采集被测患者整晚睡眠状态时音频；SD卡存储模块，用于鼾声数据存储与数据计算过程中的数据交互；鼾声预处理模块，用于数据进入网络前的预处理；通用卷积神经网络加速器IP，用于Efficient NeT网络算法推导部分的计算；鼾声判断模块，基于网络计算结果进行统计，并依据AHI指数对鼾声进行辨识；结论显示模块，用于显示结果；本发明具有数据处理速度快，可实现便携设备无需借助上位机，方便移植与开发的优点。

公开(公告)号：CN113887720A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111148518.6

申请日：2021-09-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 施先广 ,  胡有能 ,  李一涛 ,  何增 ,  马德 ,  岳克强

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种上采样逆向分块映射方法，包括：S1，读取输入特征图数据并存放在移位缓存区中；S2，找出输出特征图分块中的像素点，映射在输入特征图中最相邻四个的像素点的位置；S3，采用流水线的方式，计算得到输出特征图的像素值，包括：S31，在垂直方向上，将最相邻的四个像素点与列方向的参数，进行一次乘法，得到的四个中间值再做加法，得到两个中间值；S32，将两个中间值，与行方向的参数，分别做乘法，得到两个中间值，再将两个中间值做一次加法，得到输出特征图的上采样后的像素点；S4，处理完一分块的数据后，返回S1，处理下一分块；S5，待输入特征图处理完后，根据寄存器指令继续处理下一张特征图。

公开(公告)号：CN112616043A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011529183.8

申请日：2020-12-22

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 施先广 ,  何增 ,  岳克强 ,  马德

IPC: H04N7/18 ,  G08B13/196 ,  G06K9/62 ,  G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于PYNQ的神经网络的识别视频监控报警系统及方法，属于卷积神经网络与FPGA的结合以及应用，先利用算法进行训练得到网络模型，根据得到的网络模型在FPGA上搭建一个深度神经网络加速器，利用FPGA的低功耗和运算的并行特性，运用流水线输入，数据复用等方法对卷积神经系统的加速，并利用该神经网络加速器利用拍摄头采集到的图片进行特征提取和目标分类，实现监控环境中是否有陌生人。此外，利用无线通信模块将检测结果发送给客户端平台。本发明能够实现自动监控的功能，实时监控环境，并将异常情况反馈给监控者，无需人工观察，方便且极大节省了人力。