一种基于FPGA的图像脉冲编码方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于FPGA的图像脉冲编码方法及系统，包括：构建异构计算机系统；获取灰度图像及归一化像素值；将归一化像素值放大T倍，并输入至缓存区；将灰度图像进行切分，并将切分后的灰度图像送入PE阵列所对应的缓存区，产生脉冲信号；当频率值生成器接收到外部输入像素值时，将像素值放大预先设定倍数产生Frate数据缓存在BUFF中；将T值扩大预先设定倍数；计算时间间隔，并存储于BUFI中；将Frate数据以SEL信号送入Accumulator和Output Block中，判断所述SEL信号是否为0，若为0，则使Accumulator和Output Block处于休眠状态；将所述时间间隔通过寄存器不断累加得到脉冲发放的时间序列，最终生成图像脉冲序列。本发明专利技术能够降低数据处理延迟时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的图像脉冲编码方法及系统
本专利技术涉及神经网络领域，特别是涉及一种基于FPGA的图像脉冲编码方法及系统。
技术介绍
人工神经网络在计算机视觉，语音识别和文本生成方面获得了显著的成绩，但是这些显著的成绩依赖于诸如GPU这样的低能效硬件的支持，而GPU的低能效限制了人工神经网络在嵌入端或边缘端的应用，与其相比，神经科学带给高级人工智能算法许多启发，高级人工智能算法用于解决多样性机器学习问题。脉冲神经网络是一种典型的生物可塑性神经网络，它处理信息的机制是基于脉冲实现的。当没有脉冲或事件到来时，整个计算单元处于休眠状态以节省能耗，这与基于数据驱动的传统神经网络有所不同。因此能够比传统神经网络更节省能耗，但目前存在的问题就是脉冲神经网络与传统人工神经网络在处理信息的机制上不同，因此传统图像传感器产生的图像数据并不能被脉冲神经网络所兼容，因此需要一种脉冲编码算法将这些图像数据转换为脉冲神经网络兼容的脉冲事件数据，另外目前许多脉冲神经网络加速器并不是一个端到端的加速，即缺失编码这一块，限制了脉冲神经网络系统应用落地。r>目前有很多硬件平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述方法包括：/nS1：构建异构计算机系统；所述异构计算机系统包括：通用处理器PS和可编程逻辑PL；所述通用处理器PS包括存储器DRAM、SD存储器和控制器Quad-Core A53 CPU；所述可编程逻辑PL包括I/O Buffer、可配置寄存器CFG、顶层控制器和PE处理单元；所述PE处理单元包括：底层控制器、频率值生成器、间隔值生成器、频率值缓存单元、间隔值缓存单元、累加器、输出块；所述DRAM和SD存储器用于存储数据和程序；所述I/O Buffer用于存储算法中的权值和临时数据；所述可配置寄存器CFG用于存储算法的参数；/nS2：获取...

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：构建异构计算机系统；所述异构计算机系统包括：通用处理器PS和可编程逻辑PL；所述通用处理器PS包括存储器DRAM、SD存储器和控制器Quad-CoreA53CPU；所述可编程逻辑PL包括I/OBuffer、可配置寄存器CFG、顶层控制器和PE处理单元；所述PE处理单元包括：底层控制器、频率值生成器、间隔值生成器、频率值缓存单元、间隔值缓存单元、累加器、输出块；所述DRAM和SD存储器用于存储数据和程序；所述I/OBuffer用于存储算法中的权值和临时数据；所述可配置寄存器CFG用于存储算法的参数；
S2：获取灰度图像及归一化像素值；
S3：将所述归一化像素值放大T倍，并将放大T倍的归一化像素值T*rj输入至所述PL端的InputBuffer缓存区；
S4：将所述灰度图像进行切分，并将切分后的灰度图像分别送入PFGA中的PE阵列所对应的InputBuffer，并产生脉冲信号，将所述脉冲信号发送至所述PE单元中的底层控制器；
S5：当FrateGenerator频率值生成器接收到外部输入像素值T*rj时，将所述像素值T*rj放大预先设定倍数产生Frate数据缓存在BUFF频率值缓存单元中，同时送入IntervalGenerator间隔值生成器并作为之后数据选择器的选择信号；
S6：将所述T值扩大预先设定倍数；所述T为脉冲神经网络的时间窗口；
S7：基于放大预先设定倍数后的像素值T*rj和扩大预先设定倍数后的T值采用右移操作来替换除法计算时间间隔，并将所述时间间隔存储于BUFI间隔值缓存单元中；
S8：将所述BUFF中的Frate数据以SEL信号送入Accumulator累加器和OutputBlock输出块中，判断所述SEL信号是否为0，若为0，则使Accumulator和OutputBlock处于休眠状态；
S9：将所述时间间隔通过寄存器不断累加得到脉冲发放的时间序列，最终生成图像脉冲序列。


2.根据权利要求1所述的基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述将所述灰度图像进行切分具体包括：
将所述灰度图像按7*7大小的切分为16个特征图。


3.根据权利要求1所述的基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述预先设定倍数为128倍。


4.根据权利要求1所述的基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述基于放大预先设定倍数后的像素值T*rj和扩大预先设定倍数后的T值采用右移操作来替换除法计算时间间隔具体采用以下公式：

其中，fj为第j个神经元的脉冲固定时间间隔，T表示脉冲神经网络的时间窗口，rj表示像素值。


5.根据权利要求1所述的基于FPGA的图像脉冲编码方法，其特征在于，所述将所述时间间隔通过寄存器不断累加得到脉冲发放的时间序列，最终生成图像脉冲序列具体采用以下公式：

Fj(i)为第j个神经元或像素的发放第i个脉冲的时间，fj为第j个神经元的脉冲固定时间间隔，rj为第j个神经元的脉冲发放频率即归一化为[0,1]的像素值大小。


6.一种基于FPGA...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐华锦，房彪，张宇豪，潘纲，
申请(专利权)人：之江实验室，浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33