【技术实现步骤摘要】
面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法
本专利技术属于图像数据处理领域，具体涉及一种面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法。
技术介绍
根据现如今的发展趋势，大数据技术的发展如火如荼，在各个领域都得到了广泛的应用，渗透在生活中各个领域。由于网络、硬件设备等发展，生物医学工程、工业工程方面、军事公安方面、航空航天方面等采集到的数据规模都在逐步增大。以数字视频图像为例，随着科技技术的发展，为了采集更多的信息，视频图像的分辨率越来越高，分辨率增高，每一帧的数据的规格将增加。而每秒可以采集的帧数也越来越多，这将使得到的数字视频数据量以指数级别增加。数据处理技术已超过60年历史，随着电子计算机发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理更加大数据量的数据。然而这样指数级增加的数据量不仅存在大数据本身存在的存储问题、一致性问题、调用传输问题等，也存在如何高效率地分析处理这一大数据量数据的问题。主要原因在于由于系统应用场景问题，在很多领域的数据处理要求越来越高的实时性，因此一个具有普适性的加速算法在现在这样一个大数据量的计算环境下是十分必要的。以在交通安防、生物技术、生活休...
【技术保护点】
1.一种面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法，用于对超高分辨率图像分析过程中的大量中间变量进行量化从而改善计算过程中的计算量，其特征在于，包括：步骤S1，获取最终结果需要的精确度α，得到中间计算需要保留的精确度β；步骤S2，取得中间变量X，通过当前计算的进制γ将所述中间变量X按照中间计算需要保留的精确度β进行量化得到偏移变量X1；步骤S3，基于所述偏移变量X1进行计算运算，得到计算结果Y1，并且在计算过程中保留计算过程队列Q；步骤S4，由所述计算结果Y1、所述中间计算需要保留的精确度β以及所述计算过程队列Q得到最终进制的最终结果Y，其中，所述步骤S2包括以下子步骤：步...
【技术特征摘要】
1.一种面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法，用于对超高分辨率图像分析过程中的大量中间变量进行量化从而改善计算过程中的计算量，其特征在于，包括：步骤S1，获取最终结果需要的精确度α，得到中间计算需要保留的精确度β；步骤S2，取得中间变量X，通过当前计算的进制γ将所述中间变量X按照中间计算需要保留的精确度β进行量化得到偏移变量X1；步骤S3，基于所述偏移变量X1进行计算运算，得到计算结果Y1，并且在计算过程中保留计算过程队列Q；步骤S4，由所述计算结果Y1、所述中间计算需要保留的精确度β以及所述计算过程队列Q得到最终进制的最终结果Y，其中，所述步骤S2包括以下子步骤：步骤S2-1，由当前计算的所述进制γ以及所述中间计算需要保留的精确度β，计算偏移位数n；步骤S2-2，由所述中间变量X和所述偏移位数n，将所述中间变量X向左偏移n位得到所述偏移变量X1。2.根据权利要求1所述的面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法，其特征在于：其中，所述步骤S1中，所述中间计算需要保留的精确度β的具体计算方式为：式中，δ为预设的精度转化参数。3.根据权利要求2所述的面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法，其特征在于：其中，所述精度转化参数δ的设定值为10。4.根据权利要求1所述的面向超高分辨率图像分析的高精度量化加速方法，其特征在于：其中，所述步骤S2-1中计算所述偏移位数n的方法如下：所述偏移位数n为满足公式(2)的最小正整数。5.根据权利要求1所述的面向超高分辨率图像分析的高精...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗书宇，李华宇，刘天弼，冯瑞，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海,31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。