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公开(公告)号：CN112508184A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011486673.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06F15/163 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的快速图像识别加速器设计方法，属于图像识别技术领域。该方法包括：1)基于ARM和FPGA相结合的物联网终端，在ARM端负责对摄像头的参数进行配置，对采集的图像数据，权重数据进行处理；2)设计软硬件相结合的流水线处理方案，采用图像分块并行、输入通道并行和输出通道并行相结合的运算策略，基于该策略建立终端资源与识别时间的模型；3)根据求解模型获得最佳图像分块大小和卷积并行参数，在FPGA端构建卷积神经网络模型对图像进行识别。本发明能够在资源受限的物联网终端上充分利用片上资源，在提高资源利用率的同时，有效地提高了图像的识别速度。
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公开(公告)号：CN109327552A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811482633.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于NB-IoT的智慧路灯数据传输管理方法，属于数据传输管理领域。该方法包括：1)在数据采集模块，根据数据长度对路灯终端传感器上传的数据信息进行分类，包括小容量数据信息和大容量数据信息；2)在数据缓存模块，根据NB-IoT网络信号质量以及NB-IoT最大传输单元设计数据信息分片、重组策略，对数据信息进行分片、重组处理；3)在数据传输模块，采用时间片轮询方法对小容量数据信息和分片数据信息进行传输。本发明能够在NB-IoT网络应用中充分利用网络带宽资源，提高网络使用效率，保证重要数据信息传输的优先性。
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公开(公告)号：CN112508184B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011486673.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06F15/163 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的快速图像识别加速器设计方法，属于图像识别技术领域。该方法包括：1)基于ARM和FPGA相结合的物联网终端，在ARM端负责对摄像头的参数进行配置，对采集的图像数据，权重数据进行处理；2)设计软硬件相结合的流水线处理方案，采用图像分块并行、输入通道并行和输出通道并行相结合的运算策略，基于该策略建立终端资源与识别时间的模型；3)根据求解模型获得最佳图像分块大小和卷积并行参数，在FPGA端构建卷积神经网络模型对图像进行识别。本发明能够在资源受限的物联网终端上充分利用片上资源，在提高资源利用率的同时，有效地提高了图像的识别速度。
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公开(公告)号：CN109327552B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811482633.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于NB‑IoT的智慧路灯数据传输管理方法，属于数据传输管理领域。该方法包括：1)在数据采集模块，根据数据长度对路灯终端传感器上传的数据信息进行分类，包括小容量数据信息和大容量数据信息；2)在数据缓存模块，根据NB‑IoT网络信号质量以及NB‑IoT最大传输单元设计数据信息分片、重组策略，对数据信息进行分片、重组处理；3)在数据传输模块，采用时间片轮询方法对小容量数据信息和分片数据信息进行传输。本发明能够在NB‑IoT网络应用中充分利用网络带宽资源，提高网络使用效率，保证重要数据信息传输的优先性。
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