[发明专利]一种实现卷积神经网络处理的系统及方法

权利要求书

1.一种实现卷积神经网络处理的系统，其特征在于，包括：

输入缓存模块，用于缓存输入的图像数据；

人工智能引擎模块，用于向所述输入缓存模块发送输入控制信号，以从所述输入缓存模块中读取所述图像数据；以及对读取的图像数据进行预定的卷积神经网络处理得到特征值，并向输出缓存模块发送输出缓存控制信号，以将特征值缓存至所述输出缓存模块；

所述输出缓存模块，用于缓存所述特征值，并在预定的输出控制下，输出缓存特征值；

寄存器模块，用于在所述卷积神经网络处理过程中，根据所述人工智能引擎模块发送的引擎状态信号和指令缓存模块发送的指令控制信号进行引擎核状态判定，并将状态判定结果发送给所述人工智能引擎模块；

指令缓存模块，用于根据输入数据生成所述指令控制信号。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输入缓存模块包括：

写入状态机，用于接收所述图像数据，并产生写入信号；

读取状态机，用于在接收到所述输入控制信号时，产生读取信号；

读使能模块，用于根据所述写入信号和所述读取信号产生读使能信号；

地址发生器，用于根据所述写入信号和所述读取信号产生读写地址；

缓存器，用于在所述读使能信号和所述读写地址控制下，写入所述图像数据；

复用器，用于将所述缓存器中缓存的图像数据复接一起后发送到所述人工智能引擎模块中。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述人工智能引擎模块包括：

引擎控制模块，用于产生所述输入控制信号并发送至所述输入缓存模块；以及根据读取的图像数据产生引擎控制信号；以及在所述卷积神经网络处理过程中，产生引擎状态信号并发送至寄存器模块；以及在所述卷积神经网络处理结束时产生输出缓存控制信号并发送至输出缓存模块；

多个引擎模块，用于在所述引擎控制信号的控制下，对所述图像数据进行神经网络处理得到特征值；以及将特征值发送至所述输出缓存模块。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述引擎控制信号包括第一引擎控制信号和第二引擎控制信号；

所述引擎控制模块包括：

引擎控制状态机，用于根据所述状态判定结果生成数据输入状态信号、滤波控制输入信号、图像处理状态信号、以及缓存控制处理信号；

数据输入状态机，用于根据所述数据输入状态信号和滤波控制输入信号进行数据管控，以得到第一引擎控制信号；

数据交换状态机，用于根据所述图像处理状态信号和缓存控制处理信号进行引擎工作状态管控，以得到第二引擎控制信号、输入控制信号、引擎状态信号、输出缓存控制信号。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述引擎模块包括：

缓存器输入状态机，用于根据所述引擎控制信号生成缓存器输入控制信号；

滤波器缓存器，用于根据所述缓存器输入控制信号向缓存器输出复用状态机发送滤波数据；

图像块邻域取值模块，用于根据所述缓存器输入控制信号生成用于图像块邻域取值的邻域地址，并发送给图像缓存器；

所述图像缓存器，用于根据所述缓存器输入控制信号向所述缓存器输出复用状态机输出读取的图像数据；

所述缓存器输出复用状态机，用于根据所述滤波数据和所述图像数据生成缓存器输出复用控制信号，并发送至处理核；

所述处理核，用于在所述缓存器输出复用控制信号下进行卷积神经网络处理。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述滤波器缓存器包括：

第一逻辑门模块，用于对所述缓存器输入控制信号进行逻辑操作，以获得滤波核输入存储器的滤波控制信号和读写地址；

滤波核输入存储器，用于根据所述读写地址写入所述图像数据，并在所述滤波控制信号控制下，对所述图像数据进行滤波处理后输出滤波数据。