基于FPGA的实时图像分类方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于FPGA的实时图像分类方法及系统，所述系统包括用于图像收集的图像获取模块、用于对图像进行解码的解码模块、DDR以及图像处理模块；所述图像获取模块、解码模块、DDR以及图像处理模块依次通讯连接。本发明提供的卷积神经网络加速模块可以根据板卡资源配置多通道的卷积神经网络加速计算，设置最大并行度进行卷积计算，能够在FPGA上高效率以流水线方式实现卷积神经网络，大大提高了卷积神经网络的推理速度，在不同场景下快速进行图像分类。
基本信息
专利标题 ：
基于FPGA的实时图像分类方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463606A
申请号 ：
CN202210042843.2
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王堃梅其昌陈思光张载龙
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
姚姣阳
优先权 ：
CN202210042843.2
主分类号 ：
G06V10/94
IPC分类号 ：
G06V10/94 G06V10/82 G06V10/764 G06T1/40 G06T1/60 G06T1/00 G06F15/78 G06F13/40 G06N3/063 G06K9/62
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/94
申请日 : 20220114
申请日 : 20220114
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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