[发明专利]尖峰域卷积电路

说明书

一种卷积电路包含：多个输入振荡器，各自经配置以：接收多个模拟输入信号中的对应模拟输入信号；以及输出多个尖峰信号中的对应尖峰信号，所述对应尖峰信号具有根据所述对应模拟输入信号的量值的尖峰速率；多个1位DAC，所述1位DAC中的每一个经配置以：从所述输入振荡器中的一个对应输入振荡器接收所述多个尖峰信号中的所述对应尖峰信号；以及接收包括多个权重的卷积内核的对应权重；根据所述对应尖峰信号和所述对应权重输出多个经加权输出中的对应经加权输出；以及输出振荡器，其经配置以根据来自所述多个1位DAC的所述多个经加权输出产生输出尖峰信号。

相关申请案的交叉参考

本申请案主张2015年2月16日在美国专利商标局申请的第62/116,858号美国临时专利申请案“尖峰域卷积电路(A Spike Domain Convolution Circuit)”的优先权和权益，所述美国临时专利申请案的全部公开内容以引入的方式并入本文中。

关于联邦赞助的研究或开发的声明

本发明是在美国政府支持下作出，由国防高级研究计划局(DARPA)资助，批准号为HRL0011-13-C-0052。美国政府享有本发明的某些权利。

技术领域

本发明的实施例的方面大体上涉及模拟处理领域以及用于使用脉冲域信号执行卷积操作的电路。

背景技术

计算机视觉技术频繁地用来自动地分析图像以便识别所关注的对象。这些技术可应用于控制自主机器人(例如，无人机和自动驾驶汽车)、半自主机器人(例如，自动地检测危险且警示驾驶员或作为响应自动地减慢汽车的汽车)、军事系统跟踪和目标辨识(例如，来自雷达、红外线相机和可见光相机的图像)以及制造质量控制(例如，对来自组装线的产品进行自动视觉分析以确定是否符合标准)。

图像处理技术常常应用于低级别数据以便识别出特征供较高等级算法进一步分析。例如，图像处理可以用来检测输入图像内的高对比度边缘，改变图像的特定部分的对比度，等。

卷积函数常用于图像处理中用于特征检测。图1是图示通过对大小为14像素乘14像素的输入图像100与大小为5像素乘5像素的内核(kernel)110进行卷积以检测输入图像100的类似于内核110的部分(或“小片(patch)”)102(这些小片102中的一个在图1中以点线示出)来产生大小为10像素乘10像素的输出图像120的实例的示意图。在此实例中，内核110为垂直边缘的检测器，所述垂直边缘在左侧暗且在右侧亮。可以通过对输入图像100与各种不同内核进行卷积来检测不同特征。

输出图像120可以通过将输入图像100分裂成重叠的输入小片102来产生。将输入小片102中的每一个中的像素的值乘以内核110，且将所得乘积相加在一起以产生对应于输入小片的输出图像120的单个像素。

如输出图像120中所见，图像处理图像已识别出沿着垂直线存在高对比度的区。例如，输入图像100中的小黑框的右侧与邻近于其的白色区域(在输入图像100的列10到12中)之间的边缘对应于输出图像120的列8和9中的暗部分，且输入图像100的灰色外部边界与白色中间部分之间的边缘对应于输出图像120的列1中的暗部分。此外，黑色正方形的左边缘在其左侧具有白色区域。此为内核110的“反面”，且因此导致反白(negative white)。

然而，实施卷积运算可能是计算密集型的(例如，归因于所需要的大量乘法运算)，且因此在通用微处理器上实施时可能具有高功率(能量)要求。因此，对于通用微处理器而言可能难以能够满足特定应用的成本、功率和/或速度要求。