专利基本信息
| 专利名称 | 基于FPGA+ARM多层卷积神经网络的手写体字符识别方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN106250939B |
| 专利申请日期 | 2016-07-30 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2016106197864 | 申请公布日 | 2016-07-30 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 周光朕;王展雄;冯瑞 | ||
| 专利权人 | 复旦大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明属于数字图像处理、模式识别技术领域,具体为一种基于FPGA+ARM多层卷积神经网络的手写体字符识别方法。本发明实现的硬件平台是XilinxZYNQ‑7030可编程片上SoC,硬件平台内置FPGA处理器和ARMCortexA9。本发明首先在ARM端对输入的待识别手写体字符图像进行预处理,然后将结果图像传输到FPGA端,利用多层卷积神经网络提取图像特征,特征向量传输至ARM端完成手写体字符的识别。本发明充分利用了FPGA对大量简单重复计算的硬件并行处理能力和ARM的灵活可扩展优势,在保证算法模型性能的前提下,大幅降低了系统功耗。本发明的处理效率功耗比是主流服务器+GPU实现方案的10倍以上,有效解决了主流服务器+GPU方案功耗过大的问题。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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