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[发明专利]确定硬件运算平台分配方式的方法和装置-CN201911292959.6有效
发明人： 韩新承 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开是关于一种确定硬件运算平台分配方式的方法和装置，属于机器学习模型应用技术领域。所述方法包括：确定待运行的机器学习模型中包括的多个计算节点；获取多个计算节点对应的多组样本平台配置信息；对于每组样本平台配置信息，基于样本平台配置信息控制将多个计算节点分配到各硬件运算平台，控制各硬件运算平台执行分配到的各计算节点，统计各硬件运算平台执行多个计算节点的总执行时长，作为样本平台配置信息对应的总执行时长；基于多组样本平台配置信息和分别对应的总执行时长，确定优化平台配置信息。采用本公开，可以保证异构硬件设备能够以较短的整体执行时长快速运行机器学习模型对应的运行代码。
确定硬件运算平台分配方式方法装置

[发明专利]算子的可执行代码的生成方法及装置-CN202010427353.5有效
发明人：章放;韩新承;刘伟良;孟坚鑫 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种算子的可执行代码的生成方法及装置，属于数据处理领域。在本申请中，计算机设备获取算子的第一中间表示信息，通过一个或者多个计算功能单元将第一中间表示信息进行表达映射，以生成第二中间表示信息。之后，生成算子在目标硬件平台上的可执行代码。由于计算功能单元为在不同类型的多个硬件平台中具有共性计算功能的最小计算单元，且计算功能单元的颗粒度比算子小，因此，第二中间表示信息可以在不同类型的多个硬件平台中共用，也即是，第一中间表示信息和第二中间表示信息都可以在多个硬件平台中共用，从而在同一个算子应用于不同的硬件平台时，可以直接按照具有硬件平台的类型生成可执行代码，提高了算子的开发效率。
算子可执行代码生成方法装置

[发明专利]图像处理的方法和装置-CN201910305876.X有效
发明人： 韩新承 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开是关于一种图像处理的方法和装置，属于机器学习模型技术领域。所述方法包括：确定当前层的输入图像特征数据和权重系数数据分别对应的数据量限制条件；确定当前层的输入图像特征数据和权重系数数据中是否存在数据量不满足对应的数据量限制条件的目标数据，根据确定结果，选择对目标数据进行切分的切分维度，基于切分维度，将目标数据切分为满足对应的数据量限制条件的数据；基于当前层的输入图像特征数据和权重系数数据中除目标数据之外的数据以及切分后的目标数据，确定当前层的输出图像特征数据。采用本公开，即使计算机设备中的缓存较小、可使用存储空间较小，计算机设备都可以正常对图像进行处理。
图像处理方法装置

[发明专利]一种表达方式转换方法、装置及电子设备-CN202211704222.2在审
发明人：黄竞辉;韩新承;章放 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种表达方式转换方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：根据目标算法在源框架中的源表示，确定目标算法的源表达式；根据预先设置不同框架各自支持的符号之间的对应关系，分别确定所述源表达式中各源符号对应的等价集合，所述等价集合包括：与所述源符号对应的符号；按照各所述源符号之间的关联关系，组合各所述源符号对应的等价集合，得到所述目标算法的中间表示。应用本实施例，在需要将目标算法转换到多个框架的情况下，可以在中间表示中确定出转换后的框架的符号的组合方式，进而根据这些组合方式高效的转换，提供了一种高效转换多个不同算法框架的算法程序的方法。
一种表达方式转换方法装置电子设备

[发明专利]图优化的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202210624294.X在审
发明人： 韩新承;章放;叶挺群 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图优化的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取离线确定的第一信息和第二信息，其中，该第一信息包括第一子图等价规则集合，该第二信息包括该第一子图等价规则集合中各子图等价规则的性能加速指标；从该第一子图等价规则集合中确定出第二子图等价规则集合，其中，该第二子图等价规则集合为在输入模型将要部署的硬件平台上有效的子图等价规则集合；根据该第二子图等价规则集合和该第二子图等价规则集合中各子图等价规则的性能加速指标，对该输入模型进行优化，得到优化后的模型。通过本发明，解决了相关技术中使用绝对性能指标进行图优化导致的寻优过程的实时性较差的问题。
优化方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]网络模型的运行代码的确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010460979.6在审
发明人： 韩新承 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络模型的运行代码的确定方法、装置、设备及存储介质，属于数据处理技术领域。该方法包括：确定网络模型的第一网络拓扑图，网络模型包括至少一个网络子模型，第一网络拓扑图用于表示至少一个网络子模型之间的拓扑关系，以及每个网络子模型包括的多个算子节点之间的结构关系；根据第一网络拓扑图中的算子节点的节点配置信息，对第一网络拓扑图进行调整，得到第二网络拓扑图；根据第二网络拓扑图和搜索空间包括的备选配置序列，确定网络模型的目标运行代码。如此，解决了采用人工方式确定网络模型的目标运行代码较为单一的问题，进而提高了网络模型的目标运行代码的运行效率。
网络模型运行代码确定方法装置设备存储介质

[发明专利]算子的可执行代码的生成方法及装置-CN202010327958.7在审
发明人： 韩新承 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种算子的可执行代码的生成方法及装置，属于数据处理领域。在本申请中，计算机设备可以获取算子的第一中间表示信息，之后，从已存储的平台硬件资源配置文件中，获取目标硬件平台的硬件配置信息，进一步确定目标硬件平台支持的优化策略，并根据优化策略，对第一中间表示信息进行优化，得到第二中间表示信息。之后，根据第二中间表示信息和已存储的多个计算核，生成算子在目标硬件平台上的可执行代码。由于计算机设备是根据硬件平台的硬件配置信息确定优化策略，并通过优化策略对第一中间表示信息进行优化，因此，不再需要用户手动的对第一中间表示信息进行优化，降低了算子开发的门槛，也使得开发算子的工作量减小。
算子可执行代码生成方法装置

[发明专利]深度学习模型的执行代码的确定方法、装置及存储介质-CN201911356174.0在审
发明人：王劭杰;章放;刘伟良;韩新承;江欣聪 -专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F8/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习模型的执行代码的确定方法、装置及存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：基于深度学习模型的中间代码的数据处理方式，确定中间代码对应的至少一个预处理中间代码，至少一个预处理中间代码互不相同；将每个预处理中间代码转换成可执行代码，得到至少一个可执行代码；从至少一个可执行代码中确定深度学习模型的执行代码。本申请根据中间代码的数据处理方式不同确定至少一个预处理中间代码，从而对应得到至少一个可执行代码，以便于可以从至少一个可执行代码中确定一个运行效率最高的深度学习模型的执行代码，避免只能按照固定模式确定深度学习模型的执行代码的问题。
深度学习模型执行代码确定方法装置存储介质

[发明专利]一种基于单目视觉的六自由度机器人运动学标定方法-CN201710317156.6有效
发明人：陈启军;张奎;韩新承;陈玺;王志峰;周自强 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于单目视觉的六自由度机器人运动学标定方法，包括：建立六自由度机器人的MDH模型，并根据初始标定变量U得到六自由度机器人末端的指令位移和安装于六自由度机器人上的单目视觉传感器与六自由度机器人末端之间的坐标变换关系根据六自由度机器人的初始标定变量U，利用绝对值编码棋盘对安装于六自由度机器人上的单目视觉传感器的多组位移Δ'进行分级测距并优化；得到六自由度机器人末端的实际位移Δ，并得到多组观测变量V_k；利用约束关系，结合多组观测变量V_k对标定变量U进行优化，判断标定变量U是否达到定位精度，若是则完成少自由度机器人的运动学标定，若否则返回。与现有技术相比，本发明具有测距精度高、实用性强以及节省成本等优点。
一种基于目视自由度机器人运动学标定方法

[发明专利]一种基于单目视觉的少自由度机器人运动学标定方法-CN201611080846.6有效
发明人：陈启军;张奎;韩新承;陈玺 -专利权人：同济大学
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于单目视觉的少自由度机器人运动学标定方法，包括：根据现有标定变量U，利用绝对值编码棋盘对安装于少自由度机器人上的单目视觉传感器的多组位移Δ'进行分级测距并优化；标定棋盘格坐标系与基坐标系的转换角α，并根据转换角α对位移Δ'进行坐标变换得到位移Δ，结合电机角度Θ的变换值得到多组观测变量V_k；利用约束关系，结合多组观测变量V_k对标定变量U进行优化，判断标定变量U是否达到定位精度，若是则完成少自由度机器人的运动学标定，若否则返回重新测量。与现有技术相比，本发明具有单目视觉传感器的测距精度高、实用性强以及节省成本等优点。
一种基于目视自由度机器人运动学标定方法

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