一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片制造技术

本发明专利技术公开了一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，属于光电技术领域。包括事件传感模块、全硬件脉冲神经网络（SNN）模块和外围电路模块，所述事件传感模块将视觉信息转变为事件流信号，外围电路模块将事件传感模块捕捉到的事件流编码转换为数字脉冲电压输入到全硬件SNN模块中；全硬件SNN模块基于数字脉冲电压信号进行计算，将运算结果输出给外围电路模块，外围电路模块处理运算结果之后将识别到的视觉信息输出至外部。该动态视觉神经形态芯片集成事件传感模块和全硬件SNN模块，构建了感存算一体的计算架构，减少了因图像传感器、存储器和计算模块物理分离而导致的数据传输时间和能耗上的浪费。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光电，涉及一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片。

技术介绍

1、视觉信息是人类获得外界信息的主要方式，发展人工视觉系统对人工智能在自动驾驶、人脸识别、工业品检测、机器人等领域的应用有重要的意义。目前人工视觉硬件一般由图像传感器、存储器和计算模块组成，三者物理分离，大部分的时间和能耗浪费在模块间的数据传输，极大限制了信息处理效率。

2、当前主流的帧式视觉系统依赖图像传感器拍摄的连续画面，存在大量冗余数据：高帧率图像传感器能减少感知盲区，却导致数据暴增（自动驾驶车辆每小时产生超11tb数据）；低帧率虽可以降低数据量，但会造成高速移动目标的识别延迟（30帧下存在33毫秒盲区，50km/h车辆可能滑行7米）。

3、相比帧式相机，事件相机具有微秒级响应、高动态范围与稀疏数据特性等优势。然而，目前事件相机采用处理帧图像的深度神经网络处理事件流，两者契合度低，难以发挥事件相机巨大优势。

4、公开号为cn202410573664公开了一种基于全硬件脉冲神经网络（snn）的动态事件相机预处理和分类方法。该专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，所述事件传感模块为事件相机。

3.根据权利要求1所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，所述全硬件脉冲神经网络模块存储的权重信息通过训练获得，训练过程中能够调整突触器件的权重。

4.根据权利要求3所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，训练过程中，通过脉冲时间依赖可塑性学习规则调整突触器件阵列的权重。

5.根据权利要求3所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，所述事件传感模块为事件相机。

3.根据权利要求1所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，所述全硬件脉冲神经网络模块存储的权重信息通过训练获得，训练过程中能够调整突触器件的权重。

4.根据权利要求3所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，训练过程中，通过脉冲时间依赖可塑性学习规则调整突触器件阵列的权重。

5.根据权利要求3所述的一种基于事件表达的感存算一体动态视觉神经形态芯片，其特征在于，训练过程中，调整突触器件的权重的方法为，将全硬件脉冲神经网络的触发识别结果与训练集的标签值对比，根据比较结果调整突触单元中突触器件的权重。

6.根据权利要求1所述的一种基于事件表达的感存算一...

【专利技术属性】
技术研发人员：诸葛飞，刘淇，柴梓，胡令祥，
申请(专利权)人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所，
类型：发明
国别省市：