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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种高光谱感知处理系统。该系统包括：可编程逻辑端，可编程逻辑端内搭建有复用式可重构网络加速框架；复用式可重构网络加速框架，用于部署神经网络，并在部署神经网络的过程中实现全流水线并行加速操作，且将不同维度的卷积操作与矩阵相乘操作进行统一映射以复用实现卷积操作与矩阵相乘操作。采用上述方案的本公开可以在降低高光谱感知处理系统的功耗和体积的同时，提高高光谱感知处理系统的处理速度。

主权项：1.一种高光谱感知处理系统，其特征在于，包括：可编程逻辑端，所述可编程逻辑端内搭建有复用式可重构网络加速框架；所述复用式可重构网络加速框架，用于部署神经网络，并在部署所述神经网络的过程中实现全流水线并行加速操作，且将不同维度的卷积操作与矩阵相乘操作进行统一映射以复用实现卷积操作与矩阵相乘操作；其中，所述高光谱感知处理系统还包括：图像传感器，所述图像传感器的感光阵列前键合掩膜阵列，用于对输入图像进行编码，得到图像编码信号；外部存储器，用于存储网络参数及输出结果；内部存储器，用于实现缓存区数据交互；核心处理器端，用于在所述图像传感器、所述外部存储器、所述核心处理器端以及所述可编程逻辑端之间进行数据交互的过程中实现浮点运算和线程调度；其中，所述可编程逻辑端和所述核心处理器端之间通过AXI-HP接口进行数据传输；所述可编程逻辑端还包括全局控制模块，所述复用式可重构网络加速框架包括转置模块、输入缓存、参数缓存、结果缓存、输出缓存、卷积与全连接模块以及神经网络计算模块；其中，所述全局控制模块，用于接收所述核心处理器端输入的指令操作以及输入数据，将所述输入数据传输至所述输入缓存与所述参数缓存，并从所述输出缓存中读取所述输出结果；所述转置模块，用于对所述输入缓存输入的缓存数据进行矩阵转置操作，得到并将矩阵转置后的数据输入至所述参数缓存；所述卷积与全连接模块，用于基于所述输入缓存输入的缓存数据以及所述参数缓存输入的缓存数据，将不同维度的卷积操作与矩阵相乘操作进行统一映射以复用实现卷积操作与矩阵相乘操作，得到并将计算结果输入至结果缓存；所述神经网络计算模块，用于基于所述结果缓存输入的缓存数据进行神经网络计算，得到并将所述输出结果输入至所述输出缓存；所述卷积与全连接模块中的计算阵列由二叉树构成，所述卷积操作对应的卷积块参数包括通道输入参数以及通道输出参数，所述矩阵相乘操作对应的矩阵块参数包括宽度输入参数以及宽度输出参数；所述计算阵列对应的计算阵列输入通道分别与所述通道输入参数以及所述宽度输入参数对应，所述计算阵列对应的计算阵列输出通道分别与所述通道输出参数以及所述宽度输出参数对应，以复用实现卷积操作与矩阵相乘操作。

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