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公开(公告)号：CN114255376A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011008930.3
申请日：2020-09-23
申请人： 复旦大学 , 上海新氦类脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/00 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明提供一种基于显著图的多标签图像识别系统，包括裁剪图像的图像预处理模块，由此得到特征图的特征提取模块，根据特征图得到置信度分数以及分类权重的分类模块，通过训练控制模块控制训练模块对置信度分数以及特征图处理得到损失函数对特征提取模块以及分类模块更新，最终识别控制模块将自然场景图像经过图像预处理模块、更新得到的特征提取模块以及分类模块得到置信度分数通过判断出自然场景图像标签。因此本实施例提供的多标签图像识别系统根据多标签分类损失函数以及多标签分布损失函数迭代能够在多标签图像识别过程中减少复杂背景和物体形变的干扰，避免受到遮挡、光照、视点等的干扰并提高多标签图像识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114065684A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111372717.5
申请日：2021-11-18
申请人： 复旦大学 , 上海新氦类脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06F30/367 , G06F17/15
摘要： 本发明提供了一种基于忆阻器的窗函数，包括两个控制参数：用于控制幅度大小的j，和用于控制窗函数线性度的p，且j和p可以是任意正实数，可覆盖几乎整个矩形区域。本方案可有效解决忆阻器窗函数模存在的边界效应、边界锁定、不灵活性和高复杂度问题。
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公开(公告)号：CN114065633A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111372704.8
申请日：2021-11-18
申请人： 复旦大学 , 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于忆阻器的STDP、BCPNN实现方法，构建忆阻器模型；将所述忆阻器模型应用于STDP、BCPNN学习规则中进行trace仿真实现，并通过性能指标对仿真结果进行评价；所述性能指标包括：平均误差、最大误差、均方根差和相关系数。本方案提供的忆阻器模型可有效地模拟忆阻器非线性掺杂剂漂移现象，对于更复杂具有更强的生物可解释性的基于trace的学习规则，例如STDP的多个变体，BCPNN学习规则，本方案可进行有效的实现。
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公开(公告)号：CN113963389A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202010625509.0
申请日：2020-07-01
申请人： 复旦大学 , 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于深度神经网络的人脸关键点检测方法具体图像处理技术领域。该方法具体为：使用公开数据集和部分人工标注的人脸图片数据集，数据集中包含人脸图片和对应的人脸关键点的位置信息；搭建沙漏网络作为人脸关键点检测模型并训练收敛，作为后续操作的基础；从概率的角度出发，假设所有关键点都有着良好语义定义的标注标准，即可以得到一个没有标注者误差干扰的理想标注，通过循环迭代搜索的方式得到一个更可能没有标注者误差干扰的值即更具语义信息的值作为新的训练标签来微调网络参数，并引入人脸关键点相关性对搜索过程加入约束。本发明能够应对由标注者引入的标注误差问题，有效提升了人脸关键点检测的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113850370A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111057523.6
申请日：2021-09-09
申请人： 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种数据处理方法及设备、处理芯片，涉及数据处理技术领域。数据处理方法包括：将待处理的音视频信号编码为持续多个脉冲周期的输入脉冲信号；在脉冲神经网络的多层被依次映射到处理芯片时，处理芯片基于多个脉冲周期的输入脉冲信号，得到在各脉冲周期内脉冲神经网络的输出脉冲信号；根据各脉冲周期内脉冲神经网络的输出脉冲信号，得到音视频信号经过脉冲神经网络处理后的处理结果。本发明中，在利用脉冲神经网络对包括多个脉冲周期的输入脉冲信号的处理时，先对周期进行流线运算，然后再对层进行流线运算，从而能够利用单个处理芯片实现复杂脉冲神经网络的流线运算，降低了对处理芯片的算力要求。
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公开(公告)号：CN113743569A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010477960.2
申请日：2020-05-29
申请人： 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种脉冲信号发送方法、装置及存储介质，具体的，在需要向多个目标轴突发送脉冲信号时，将发送神经元相同、目标芯片地址相同、目标神经元核地址相同，但是目标神经元核内轴突地址不同的多个脉冲信号聚合成一个或多个数据包进行发送，从而减少数据包的个数，以解决大规模脉冲神经网络中虚拟连接占用的带宽过高的问题。
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公开(公告)号：CN113658273A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110955480.7
申请日：2021-08-19
申请人： 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于空间感知的场景自适应目标定位方法和系统，包括根据当前场景先前的目标定位结果，获取目标中心点二次曲线和检测框尺寸的高斯分布曲线；实时获取目标图像，根据目标分布规律，从目标中心点二次曲线中获取多个假定目标中心点组合，进而从检测框尺寸的高斯分布曲线中获取对应的假定检测框组合，通过能量函数计算假定检测框组合的分值；选取分值最高的假定目标中心点组合和对应的假定检测框组合，作为目标的辅助定位结果；反馈给深度学习模型，进行参数调整，从而进行下一时刻的目标定位。与现有技术相比，本发明能够在通用的深度学习模型基础上，让模型根据不同的风机环境进行自适应学习，进一步增加其兼容性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113656751A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110915035.8
申请日：2021-08-10
申请人： 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本申请提供的一种无符号DAC实现有符号运算的方法、装置、设备和介质，依据数据输入对应的有符号激活值转换为无符号激活值；将通过训练得到的权重和原偏置，结合数据宽度转换为新偏置；将无符号激活值、权重、新偏置映射到无符号DAC实现的存算一体电路上执行矩阵运算。本申请用无符号DAC实现的存算一体电路完成有符号矩阵乘法，相比于现有的有符号DAC，无符号DAC大大降低了实现的复杂度与成本。
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公开(公告)号：CN113409809A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110766451.6
申请日：2021-07-07
申请人： 上海新氦类脑智能科技有限公司
IPC分类号： G10L21/0208 , G10L21/028 , G10L15/02
摘要： 本发明涉及一种语音降噪方法、装置及设备，其中方法包括：采集连续音频信号，并将音频信号分割为多个语音音素；将语音音素与音素模型库的音素模型进行匹配，将匹配度最高的音素模型作为被选择的输出音素模型；对输出因素模型按照采集所得音素的响度变化和持续长度进行波形修正后输出。与现有技术相比，本发明采用预先建立针对个人的语音音素模型库，然后将采集的到音频分割为多个语音音素，最后根据采集到的语音音素对标准语音音素模型进行波形修正后播放，可以在强度相似的更加复杂的语音环境中实现个人语音提取，达到降噪的效果。
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公开(公告)号：CN113298231A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110548714.6
申请日：2021-05-19
申请人： 复旦大学 , 上海新氦类脑智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及脉冲神经网络技术领域，具体是一种用于脉冲神经网络的图表示时空反向传播算法，通过神经元在网络结构中的网络前向传播获得脉冲神经网络；通过损失函数评估所述脉冲神经网络对任务的误差；通过误差反向传播对所述脉冲神经网络进行训练；通过神经网络优化算法完成训练过程中的参数更新。本发明通过误差反向传播提高了脉冲神经网络的准确率，通过稀疏正则化降低脉冲发放率从而提高了脉冲(事件)驱动计算下的能量效率，并通过图表示的方法适应于各种仿生网络结构的训练过程。
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