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[发明专利]一种基于FPGA的全流水线医药高光谱图像神经网络分类方法-CN202310896660.1有效
发明人：王耀南;潘劲宇;张辉;毛建旭;朱青;赵禀睿;张金洲;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的全流水线医药高光谱图像神经网络分类方法，首先采集并制作高光谱医药数据集图像；其次设计具有卷积神经网络主干架构的深度神经网络进行训练，保存模型收敛的训练参数；然后对神经网络进行量化处理，对网络权重使用逐通道对称量化，对网络的其他浮点参数使用贪心算法逐步寻找各个参数缩放系数的局部最优值，获得参数为整型的神经网络；基于硬件描述语言Verilog重新构建寄存器传输级的网络模型，实现全流水线；最终通过仿真综合布局布线，将符合预设设计要求的布局布线后的网络模型部署在FPGA上完成分类算法实现。在边缘端进行分类，准确率仅有轻微下降，实现全流水线化，分类速度较快，资源消耗较低。
一种基于 fpga 流水线医药光谱图像神经网络分类方法

[发明专利]一种用于神经网络模型量化的混合舍入方法-CN202310920944.X在审
发明人：王耀南;赵禀睿;张辉;毛建旭;朱青;潘劲宇;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于神经网络模型量化的混合舍入方法，包括获取训练好的神经网络模型权重参数；对模型权重参数进行缩放处理；在预设范围内随机设定舍入阈值，根据设定的舍入阈值将缩放后的模型权重参数中的小数部分划分为三个区域；若缩放后的模型权重参数中的小数部分位于R1和R3区域中，执行最近邻舍入，若小数部分位于R2区域，执行交替舍入；在预设范围内按照预设距离遍历舍入阈值，得到每一设定的舍入阈值对应的量化模型参数；评估每一设定的舍入阈值舍入后的对应的量化后模型的准确率，选取最高准确率对应的舍入阈值作为最终的舍入阈值，将对应的混合舍入后的量化模型参数作为最终的量化模型参数。有效提升量化模型的准确率。
一种用于神经网络模型量化混合方法

[发明专利]一种基于快照式编码成像系统的医药高光谱重构方法-CN202310298901.2有效
发明人：王耀南;陈忠伟;毛建旭;张辉;刘彩苹;苏学叁;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于快照式编码成像系统的医药高光谱重构方法，采集医药高光谱原始图像并处理，得到增强后的医药高光谱图像，经过模拟空间编码，获得编码后的测量图像，对编码后的测量图像进行光谱反移位后作反向编码处理，得到反向编码后的三维高光谱图像，将增强后的医药高光谱图像作为目标图像，根据反编码后的测量图像和目标图像构建训练集和测试集；搭建深度对称神经重构网络，并通过训练集和测试集进行训练和测试；将测试后的深度对称神经重构网络部署到快照式编码成像系统，利用快照式编码成像系统实时采集得到医药测量图像，经过计算重构，得到重构的三维高光谱图像。该方法能够实现对快照式成像系统医药高光谱的高质量重构。
一种基于快照编码成像系统医药光谱方法

[发明专利]一种融合视觉与光谱显著性的高光谱药液异物检测方法-CN202310079997.3在审
发明人：毛建旭;尹阿婷;王耀南;曾凯;张辉;刘彩苹;朱青;刘敏;陈煜嵘;李亚萍;赵禀睿;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合视觉与光谱显著性的高光谱药液异物检测方法，拍摄待检测药液的高光谱原始图像，并构建高光谱图像样本集；采用基于信息熵的排序波段选择方法从高光谱图像样本中选出预设数量的波段，将其转换为伪彩图像；对伪彩图像进行直方图对比度计算和梯度特征提取，并进行特征融合，得到基于视觉的显著性特征图，经过总变分滤波，得到初步异常检测图；对待检测药液的高光谱图像分别计算光谱角距离与光谱欧式距离并进行融合，得到光谱显著性特征图；采用光谱显著性特征图抑制初步异常检测图的背景信息，得到异物检测图，实现待检测药液的异物检测。该方法可以快速、准确地检测出药液成品中的微弱异物，实现对药液的无损检测与质量控制。
一种融合视觉光谱显著药液异物检测方法

[发明专利]一种基于医药高光谱检测网络的阈值感知低位量化方法-CN202211519885.7在审
发明人：王耀南;潘劲宇;张辉;毛建旭;朱青;赵禀睿;张金洲;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于医药高光谱检测网络的阈值感知低位量化方法，首先使用高光谱相机采集药品图像得到数据集；其次设计合适的神经网络进行训练，保存模型准确率最高的训练参数，同时调整网络结构；再次，对调整后的神经网络进行量化处理，对网络权重使用基于最小均方差搜索的逐通道对称量化，对网络激活值使用基于最小KL散度搜索的逐层非对称量化；然后使用量化后的权重对调整后的神经网络进行微调训练，保存模型准确率最高的微调参数；最后，使用微调后的网络模型，重构整型网络架构，进行整型卷积，输出检测结果。在高光谱医药检测神经网络上，实现了4位量化，大幅减少了计算复杂度和存储量，同时检测准确率仅有轻微下降。
一种基于医药光谱检测网络阈值感知低位量化方法

[发明专利]卷积神经网络软硬件协同加速的异构SoC实现方法-CN202110521611.0有效
发明人：王耀南;赵禀睿;张辉;毛建旭;朱青;刘敏;周显恩;张金洲;尹阿婷;彭伟星;苏学叁;陈煜嵘 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络软硬件协同加速的异构SoC实现方法，包括：片内处理器获取当前待检测图片进行预处理，当当前待检测图片预处理完毕后，将预处理完毕的当前待检测图片通过存储器发送至可编程逻辑电路，并获取下一张待检测图片作为当前待检测图片进行预处理；可编程逻辑电路接收预处理完毕的当前待检测图片，根据预设的卷积神经网络硬件加速器和预设的卷积神经网络模型进行计算，当当前待检测图片计算完毕后，将计算完毕的当前待检测图片通过存储器发送至片内处理器；片内处理器接收计算完毕的当前待检测图片，对计算完毕的当前待检测图片进行后处理，输出当前待检测图片的检测结果。实现低成本的嵌入式SoC的高速实时图像处理。
卷积神经网络软硬件协同加速 soc 实现方法

[发明专利]自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法-CN202111593705.5有效
发明人：毛建旭;尹阿婷;王耀南;张辉;刘彩苹;朱青;刘敏;曾凯;陈煜嵘;李亚萍;赵禀睿;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法，基于最优聚类框架，获得中药材高光谱图像最优波段子集，再采用集群排序方法有效地从最优波段子集中选出最佳特征波段；使用随机投影方法将从中药材高光谱图像中提取的随机块作为卷积核；然后使用像素自适应方法修改卷积核，并基于中药材特征波段图像进行特征提取；再次，使用分层网络提取中药材的特征，并结合中药材高光谱最佳波段影像数据，构建中药材高光谱训练集与测试集；最后使用SVM对训练集进行训练得到分类预测模型，基于该模型对中药材测试集进行预测，大幅度提高了中药材的鉴别分类精度，解决了中药材种类多样、成分复杂的鉴别难题，可适用于各类中药材的快速无损鉴别。
自适应随机卷积网络光谱中药材鉴别方法

[发明专利]一种医药高光谱数据的图像重构方法-CN202111341858.0在审
发明人：王耀南;陈忠伟;毛建旭;张辉;朱青;苏学叁;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种医药高光谱数据的图像重构方法，在通过高光谱相机获取到医药高光谱数据后，首先采用数据预处理的方法，对采集的原始数据进行筛选和裁剪，预处理部分为数据集的建立提供了保障，在保留医药产品特性和对比度的同时，极大程度去除托盘背景部分的干扰；其次，通过构建的卷积自编码器，学习医药高光谱的非线性表示，最后通过求解全局非线性最优化问题，通过保真度先验，将学习到的非线性表示的保真度和空间域梯度的稀疏性统一起来，从编码后的图像重构出高光谱图像。本发明显然能够提升重构准确率，提高信噪比，降低硬件设备存储压力。
一种医药光谱数据图像方法

[发明专利]一种医药检测的高光谱双模成像系统及方法-CN202111360605.8在审
发明人：王耀南;苏学叁;毛建旭;朱青;张辉;陈忠伟;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V10/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种医药检测的高光谱双模成像系统及方法，包括第一光源、第二光源、高光谱相机、样品台、滑行组件、平面反射镜、匀光面板和控制装置，第一光源、匀光面板和高光谱相机从左至右依次设置，且三者的中心点在一条直线上，第一光源、匀光面板均位于样品台的左侧，高光谱相机位于样品台的右侧，第一光源、匀光面板和高光谱相机组成透射成像装置，平面反射镜和第二光源均按预设角度设置于样品台的上方，第二光源、平面反射镜和高光谱相机组成反射成像装置，高光谱相机可滑行地安装于滑行组件上，高光谱相机与控制装置连接，高光谱相机上设置有压缩感知模块，压缩感知模块采用预设的正则化正交匹配追踪重构算法。其结构简单且检测精准。
一种医药检测光谱双模成像系统方法

[发明专利]一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法-CN202110811547.X有效
发明人：王耀南;尹阿婷;毛建旭;曾凯;张辉;朱青;周显恩;李亚萍;赵禀睿;陈煜嵘;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法，一方面，将医药高光谱图像数据处理成图数据，大幅度降低了像素数量，有效减少了数据量；另一方面，以图卷积神经网络模型提取药物的特征信息，有效地学习了药物高光谱图像中的视觉特征与药物成分间的空间关系，提升了药物成分分类特征的表示能力，提高了被测药物的成分和属性精度，可实现对药物成分与质量的无损、快速检测分析。
一种图卷神经网络光谱医药成分分析实现方法

[发明专利]PGP密钥管理认证密码恢复算法的FPGA实现方法-CN201810734669.1有效
发明人：李晓潮;赵禀睿;吴孔程;林捷;陈艺慧 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：PGP密钥管理认证密码恢复算法的FPGA实现方法，针对PGP密钥管理认证中的Twofish‑256算法和S2K算法的加密组合，利用FPGA中的可编程逻辑电路部分实现PGP认证密码恢复电路，利用FPGA片内处理器部分实现整个密码恢复系统的调度。PL部分由控制、认证密码生成、S2K函数、计数器、对称密钥选择、Twofish‑256解密、SHA‑1检验等模块组成。PS部分是FPGA片内处理器模块，PS部分由FPGA内部AXI总线与PL部分连接，实现对PGP认证密码恢复电路的控制和数据交互。最终实现PGP密钥管理认证密码恢复专用电路，具有高速的密码恢复速度和较低的功耗，兼具灵活性、实用性和针对性。
pgp 密钥管理认证密码恢复算法 fpga 实现方法

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