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[发明专利]硬件复用图像降噪装置-CN202110900839.0有效
发明人：王务仑;梁喆;刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种硬件复用图像降噪装置，涉及图像处理技术领域。该装置包括：哈尔变换模块用于将图像数据转换为哈尔域数据；降噪模块用于基于2D计算配置参数对哈尔域数据进行2D降噪计算，或基于3D计算配置参数对哈尔域数据进行3D降噪计算；空域变换模块，用于对2D降噪计算的输出数据进行反哈尔变换以获得空域数据形式的2D降噪结果，或将3D降噪计算的输出数据进行反哈尔变换后再次输入哈尔变换模块进行2D降噪计算，再对2D降噪计算的输出结果进行反哈尔变换以获得空域数据形式的3D降噪结果。实现了2D降噪与3D降噪功能可复用的硬件的设计，避免了同时需要2D与3D降噪模块带来的资源冗余，提高了资源的利用率。
硬件图像装置

[发明专利]LZ4解压缩硬件加速实现/压缩方法、装置、介质及芯片-CN202310540012.2有效
发明人：刘磊;马振强;李磊 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;杭州爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本申请属于数据通信技术领域，提供一种LZ4解压缩硬件加速实现/压缩方法、装置、介质及芯片，该方法包括：读取压缩文件；缓存压缩文件的待解码数据，进行数据解码获得解码字段；解码字段的类型包括token字段、offset字段、literal_length字段、match_length字段和literals字段；根据literal_length字段和literals字段完成literal类型解压缩，根据offset字段和match_length字段完成match类型解压缩；或根据token字段确定输出literal类型解压缩和match类型解压缩混合的综合解压缩数据。本申请通过设计LZ4数据压缩格式，解决了解压缩的时序收敛问题，实现了硬件加速。
lz4 解压缩硬件加速实现压缩方法装置介质芯片

[发明专利]一种立体匹配方法、装置和设备-CN202310539995.8有效
发明人：刘斯宁;何丽兵;赵昌华 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;杭州爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本申请提供了一种立体匹配方法、装置和设备，应用于机器视觉领域，该方法包括：通过对待测物的双目图像对进行预处理，确定双目图像对对应的基准图像和待匹配图像，根据基准图像中的任意一个第一像素和待匹配图像中相对应的第二像素构成的像素对，确定初始视差图；基于基准图像的信息质量和待匹配图像的信息质量，确定初始质量图中各质量值的质量立方体，基于初始视差图对应的初始视差和质量立方体，构造包含各质量值的初始质量图；然后通过初始质量图修复初始视差图，确定目标视差图；本申请在目标视差图确定的过程中，利用图像的信息质量，反映出图像全局的质量，通过初始质量图进行修复，减少修复的计算量，从而提高立体匹配的精度和实时性。
一种立体匹配方法装置设备

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202310478200.7有效
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;深圳爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，该方法的一具体实施方式包括：将待处理数据输入预先训练完成的数据处理模型；所述数据处理模型基于训练样本以及量化参数训练得到，所述量化参数根据所述数据处理模型的特定层针对所述训练样本的输出确定；通过所述数据处理模型处理得到与所述待处理数据相适应的目标数据。这样，数据处理模型的量化参数通过特定层针对训练样本的输出确定，提高了该数据处理模型的模型表现，继而提高了处理数据的准确性。
数据处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种红外图像与可见光图像融合的方法及系统-CN202210155872.X有效
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请提供一种红外图像与可见光图像融合的方法及系统，将可见光亮度图像分解为可见光基底层图像和可见光细节层图像，将红外亮度图像分解为红外基底层图像和红外细节层图像，对基底层图像和细节层图像分别进行融合，以使融合基底层图像和融合细节层图像融合后的综合亮度图像能够兼顾红外亮度图像在极暗场景下噪声小和可见光亮度图像符合人眼对外界的观感的特点。
一种红外图像可见光融合方法系统

[发明专利]一种反最大池化运算方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210417942.4有效
发明人：王务仑 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提供一种反最大池化运算方法、装置、电子设备及存储介质，反最大池化运算的装置包括初始化模块、索引值计算模块和写入模块，利用初始化模块来计算需要初始化内存区域的大小并对该内存区域进行初始化操作，利用索引值计算模块计算出用于指示数据对应地址的索引值，最后利用写入模块将最大池化后数据中每一像素点的数据写入对应的地址中。索引值计算模块可采用芯片中的FMA，写入模块可采用芯片中的wdma等，因此，该装置的各模块逻辑清晰易于实现，即无需单独设计硬件实现方案，以提高已有硬件利用率，避免单独设计硬件增加硬件面积，缩短了芯片的开发周期。
一种最大运算方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像调整方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210262039.5有效
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04N23/84 文献下载
摘要：本申请提供一种图像调整方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括获取待调整图像数据以及黑电平初始校正值；其中，待调整图像数据包括多个像素点的原始像素值，黑电平初始校正值为采集待调整图像数据的图像传感器输出的黑电平值；根据每个像素点的原始像素值和黑电平初始校正值确定每个像素点的初始调整像素值；获取黑电平动态校正值；根据每个像素点的初始调整像素值和黑电平动态校正值对每个像素点的像素值进行调整，获得调整完成的图像，从而精确校正黑电平。
图像调整方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种最大池化运算的方法及装置-CN202210420612.0有效
发明人：王务仑 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本申请提供一种最大池化运算的方法及装置，采用芯片中的硬件资源计算一维的最大池化结果及对应的相对索引，由于芯片的硬件只能先读取一个区域内的数据，计算该区域中的最大值并得到相对索引，因此，对图像进行第一方向的连续池化运算，得到一维池化结果和一次相对索引，再计算得到一维池化索引。之后，对一维池化结果进行第二方向的连续池化运算，得到二维池化结果和二次相对索引，再计算得到一维池化索引的索引，最后根据一维池化索引及一维池化索引的索引得到二维池化索引。本实施例的最大池化运算通过芯片中的硬件资源计算，能够同时得到最大池化结果和对应的索引值，不依赖于GPU或CPU等通用控制单元，减少了计算量且控制逻辑易于实现。
一种最大运算方法装置

[发明专利]神经网络剪枝方法、装置、设备及存储介质-CN202310546665.1有效
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;西安爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种神经网络剪枝方法、装置、设备及存储介质，涉及神经网络领域，该方法包括：对待剪枝的神经网络模型进行预训练，获得全精度神经网络模型；对全精度神经网络模型中的卷积层和/或全连接层进行拓扑分析，获得硬件加速潜力层；对硬件加速潜力层中的多个输出通道进行重要性排序，并根据排序结果进行通道剪枝，获得已剪枝神经网络模型；对已剪枝神经网络模型进行重训练，获得目标神经网络模型。通过对全精度神经网络模型中硬件加速潜力层的输出通道进行重要性排序，根据重要性大小进行通道剪枝，将完成剪枝的模型重新进行训练以恢复精度，减小了冗余程度，确保了模型精度和硬件推理加速比，从而提高了模型压缩优化能力。
神经网络剪枝方法装置设备存储介质

[发明专利]为MAC阵列提供数据的方法、装置和芯片-CN202310466151.5有效
发明人：胡文静;梁喆;马振强;孙猛;靳馥华 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;爱芯元智半导体（上海）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提出一种为MAC阵列提供数据的方法、装置和芯片，方法包括：获取卷积窗口的尺寸；从片上存储器中获取卷积窗口本次待处理的图像特征值,以形成图像特征矩阵，对图像特征值阵列进行处理，以得到多个特征值拼接结果，并将多个特征值拼接结果保存到一个数据缓存器中，在MAC阵列在一个时钟周期所能处理的图像特征值的数据量M小于图像特征值阵列中图像特征值的总数的情况下，根据数据量M对数据缓存器中所有第二特征值拼接结果中的图像特征值进行分批处理，以得到多批图像特征值，并在多个时钟周期上将多批图像特征值发送至MAC阵列。由此，通过一个数据缓存器对图像特征数据进行存储，并对MAC阵列供数的方式，降低为MAC阵列供数时的硬件成本。
mac 阵列提供数据方法装置芯片

[发明专利]一种视频编码方法及装置-CN202310498132.0有效
发明人：刘斯宁;赵昌华;姜晨 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;杭州爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N19/423 文献下载
摘要：本申请实施例示出一种视频编码方法及装置，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取存储器中存储的待编码视频中的视频帧对应的原始切片，一个视频帧包括至少一个所述原始切片；在获取到至少一个原始切片后，获取原始切片对应的N个降采样切片，并将N个降采样切片分别存储至对应的第一缓存；读取第一缓存中的降采样切片，并基于各目标码流对应的编码参数对降采样切片进行编码，获取各目标码流对应的编码切片；将编码切片写入存储器中。本申请在对源视频进行多路的视频输出编码时，只需要从存储器中读取一次原始视频帧并将该原始视频帧转换为多份降采样处理后的视频帧，以完成多路的视频编码，减少内存带宽消耗，提升存储器的内存访问效率。
一种视频编码方法装置

[发明专利]动态网络模型构建方法、装置、设备及存储介质-CN202310546559.3在审
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司;西安爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请提供一种动态网络模型构建方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域，该方法包括：将预设神经网络划分为多个预测阶段；其中，多个预测阶段均可独立地输出推理结果；对预测阶段中的神经网络层进行量化，获得动态神经网络；其中，动态神经网络包括：多个不同比特位宽的预测阶段；对动态神经网络进行训练，获得目标动态网络模型。通过将多个可独立输出推理结果的预测阶段分别量化到不同的比特位宽，节省了计算量，降低了简单样本的推断成本，提高了对困难样本的推断精度；结合量化技术和动态网络技术两者的优势，能够同时从量化和动态网络技术中受益，提升了目标动态网络模型的性能。
动态网络模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]用于转置运算的数据处理单元及图像转置运算方法-CN202210679605.2有效
发明人：刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提供一种用于转置运算的数据处理单元及图像转置运算方法，用于转置运算的数据处理单元包括纵向读入模块、转置模块和横向写出模块，利用纵向读入模块对NHWC四维图像，按照每个时钟周期读1个cycle的数据，得到宽度满足总线带宽的第一竖条数据。在数据读取和写入的过程中都可以用满所有的总线位宽，充分利用宽总线的优势，宽总线读写全部是有效数据，没有垃圾数，不会浪费带宽。同时，由于内部在对数据进行转置前后，对第一竖条数据和第一横条数据两种模式的数据进行运算处理时，硬件只需要实现总线宽度级别的计算单元，不需要实现小于总线宽度的数据之间的计算，节约了大量的运算资源，提高了运算资源的利用率。
用于运算数据处理单元图像方法

[发明专利]图像推送方法、模型训练方法及对应装置-CN202010263423.8有效
发明人：梁喆;朱雨 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种图像推送方法、模型训练方法及对应装置。图像推送方法包括：获取多个第一图像；将多个第一图像分别输入至终端设备上部署的第一神经网络进行打分，获得第一神经网络输出的多个第一分数；其中，第一神经网络的打分结果模拟服务器上部署的图像处理算法对待处理图像的打分结果；将多个第一分数中满足预设规则的目标分数对应的第一图像确定为目标图像并向服务器发送，以使服务器利用图像处理算法处理目标图像。上述方法不需要在终端设备部署大量属性网络，因此对终端设备性能要求不高，并且选择目标图像的过程以符合图像处理算法的预期为出发点，因此将目标图像用于图像处理任务时可能取得较好的效果。
图像推送方法模型训练对应装置

[发明专利]哈尔小波变换硬件装置-CN202110786337.X有效
发明人：王务仑;梁喆;刘建伟 -专利权人： 北京爱芯科技有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04N19/63 文献下载
摘要：本申请提供一种哈尔小波变换硬件装置，涉及图像处理技术领域。所述装置包括：哈尔变换模块，用于基于哈尔变换公式将图像数据A变换为哈尔域数据B，所述哈尔变换公式包括B＝((AHT)THT)T，H为哈尔变换矩阵；哈尔运算模块，用于基于所述哈尔域数据B获得频域或哈尔域运算结果；时域变换模块，用于基于时域变换公式对所述运算结果进行反哈尔变换，以将所述运算结果恢复至所述图像数据A的时域，所述时域变换公式包括A＝((BH)TH)T。该装置通过各个硬件模块的连接关系和处理功能，以及哈尔变换公式中特定的数学变换以及算子的优化，使哈尔小波变换能够通过硬件实现，减少硬件资源的消耗，保证计算的准确性以及高效性。
哈尔小波变换硬件装置

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