【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学感知计算，尤其涉及一种基于多层光学神经网络的感前计算装置和方法。
技术介绍
1、在物联网时代，无数传感器被嵌入到诸如移动通信终端、智能穿戴设备、汽车和工业机器等各种设备中，视觉图像传感器作为智能社会的关键设备。然而随着应用的不断扩展，对于传感器的系统功耗、响应速度、安全性能等方面也提出了更高的要求，例如在自动驾驶、高速运动行为分析等高速动态场景下，通常需要毫秒级甚至微秒级的响应速度，而在传统的“感传算”链路中，成像、感知、处理三个过程相互分离，使得信息存在大量冗余，同时基于冯诺依曼架构的硬件中存在大量数据移动，系统功耗和速度受到限制。
2、综上，现有技术存在功耗高、速度慢的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于多层光学神经网络的感前计算装置和方法，用以解决现有技术中视觉图像处理功耗高、速度慢的缺陷，实现低功耗、高效率的视觉图像处理。
2、本专利技术提供一种基于多层光学神经网络的感前计算装置，包括：
3、感前光学神经网络模块、板...
【技术保护点】
1.一种基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述光学掩模版上的卷积核是根据所述目标分类任务的需求对镀镉膜后的玻璃基板进行加工得到的。
3.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述层间距离是根据三角形相似理论以及所述卷积核的特征尺寸，利用所述板级感光芯片、所述光学掩模版、所述量子点薄膜层、输入光源的间距与输入光源的尺寸的关系校正得到的；
4.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述光学掩模版上的卷积核是根据所述目标分类任务的需求对镀镉膜后的玻璃基板进行加工得到的。
3.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述层间距离是根据三角形相似理论以及所述卷积核的特征尺寸，利用所述板级感光芯片、所述光学掩模版、所述量子点薄膜层、输入光源的间距与输入光源的尺寸的关系校正得到的；
4.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述量子点薄膜层为cdse量子点薄膜。
5.根据权利要求1所述的基于多层光学神经网络的感前计算装置，其特征在于，所述第一光学掩模版的卷积核的空间特征尺寸为120μm，所述第二光学掩模版的卷积核的空间特征尺寸为...
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