[发明专利]一种人工神经网络运算的处理方法

说明书

一种智能领航方法，包括：通过目标识别装置对航行时拍摄的图像进行处理，并且与样本库进行比对，识别图像中的障碍物类型；通过信息处理装置接收处理后的图像和识别的障碍物类型，并通过神经网络运算，输出航行选择数据。本公开的方法可以应用于智能领航，能够节约人力成本，同时降低了交通工具航行过程中的风险。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，具体涉及一种智能领航方法。

背景技术

目前在驾驶或航海领域，特别是在领航领域，在航道密集，水面状况复杂的情况下，船只一般通过激光雷达与传统雷达进行激光标识物来规避航行风险。而对于微小的漂浮物，则主要靠领航员在航行中不断地观察细小的漂浮物，从而对水面以及水下的障碍物进行规避。

现有的技术一种为声呐水下探测技术，可参考声呐探鱼器，但其只对水下目标有效，复杂水域对探测的准确率影响较大；一种为雷达探测技术，例如传统雷达或激光雷，但是雷达存在近距离目标探测盲区，无法及时发现周围水面存在的漂浮物；还有一种是视觉系统探测技术，主要是水面目标特征提取，但传统视觉探测技术只能分辨岛屿轮船等具有显著辨识特点的物体，对于复杂的水面环境无法起到作用；再有一种是人工辨识，但人工辨识成本太高，而且对领航员的要求较高。

发明内容

(一)要解决的技术问题

有鉴于此，本公开的目的在于提供一种智能领航方法，以解决至少部分技术问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本公开提供一种智能领航方法，包括：

通过目标识别装置对航行时拍摄的图像进行处理，并且与样本库进行比对，识别图像中的障碍物类型；

通过信息处理装置接收处理后的图像和识别的障碍物类型，并通过神经网络运算，输出航行选择数据。

在进一步方案中，通过信息处理装置内部的神经网络芯片执行所述神经网络运算。

在进一步方案中，通过信息处理装置内部的神经网络芯片执行所述神经网络运算包括：通过存储单元存储输入数据，存储神经网络参数以及计算指令，所述输入数据包括处理后的图像和识别的障碍物类型；通过控制单元从所述存储单元提取计算指令，解析该计算指令得到多个运算指令；通过运算单元依据该多个运算指令对该输入数据执行计算得到航行选择数据。

在进一步方案中，通过存储单元存储输入数据，存储神经网络参数以及计算指令，包括：通过输入输出模块获取输入数据、神经网络参数以及计算指令；通过标量数据存储模块存储标量数据；

在进一步方案中，所述存储单元还包括：通过输入输出模块获取输入数据、神经网络参数以及计算指令；通过标量数据存储模块存储标量数据；通过存储介质存储数据块。

在进一步方案中，还包括：通过直接内存存取DMA存入存储单元中的数据，神经网络参数和计算指令，以供控制单元和/或运算单元调用。

在进一步方案中，还包括：通过神经网络芯片中的指令缓存从所述直接内存存取DMA缓存指令，供控制电路调用，所述指令缓存为片上缓存。

在进一步方案中，还包括：通过神经网络芯片中的输入神经元缓存从所述直接内存存取DMA缓存输入神经元，供运算单元调用；通过神经网络芯片中的权值缓存从所述直接内存存取DMA缓存权值，供运算单元调用；通过神经网络芯片中的输出神经元缓存存储从所述运算单元获得运算后的输出神经元，以输出至直接内存存取DMA。

在进一步方案中，通过信息处理装置内的输入数据编码器将处理后的图像和识别的障碍物类型转变为神经网络可以处理的数字信息。

在进一步方案中，还包括：通过信息处理装置的存储器存储当前时间段内的航行状况以及不同时间段的航行选择数据；通过信息处理装置的运算器根据航行选择队列数据，计算航行的风险和/或当前航行的损耗。