[发明专利]一种使用神经网络芯片处理图像的方法

权利要求书

1.一种突发事件自动监控方法，其特征在于，包括：

图像处理装置获取外部传入的待判断突发事件类型的多组历史图像；

图像处理装置筛选多组历史图像中的视频帧，对所述视频帧依次进行人工神经网络运算，运算后输出多段图像中存在突发事件的对应突发事件类型数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取外部传入的待判断突发事件类型的多组历史图像时，还包括对神经网络模型进行自适应训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自适应性训练包括：

输入至少包含突发事件视频图像视频帧的图像与其对应的突发事件种类编码标签；

将视频帧输入到当前的神经网络结构当中，并通过损失函数计算当前图片所属种类的网络参数的更新梯度方向以及更新幅度，通过联合损失函数计算该视频片段所属种类的整体神经网络参数的更新梯度方向以及更新幅度；

依据上述更新梯度方向和更新幅度更新神经网络参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在筛选多组历史图像中的视频帧之前对通过预处理模块对所述监控图像进行预处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：对监控图像数据切分、高斯滤波、二值化、正则化和/或归一化。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述突发事件的类型数据包含n个比特位，用于表示不同类型的突发事件，n为大于1的整数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述视频帧依次进行人工神经网络运算包括：

存储模块接收监控图像，该监控图像包含视频帧；

通过直接内存存取DMA将存储单元内的指令、视频帧数据和权值分别传入指令缓存模块，输入神经元缓存模块和权值缓存模块中；

控制电路从指令缓存模块中读取指令，将其译码后传入运算电路；

根据指令，运算电路执行相应的神经网络运算，并将运算结果传入输出神经元缓存模块；

将运算完毕的结果作为当前视频帧图像的判断结果由直接内存存取DMA相应的判断结果存储地址。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：各图像依次执行人工神经网络运算，运算所得的结果判断结果形成判断队列再作为运算电路的输入，进行加权相加，确定整个监控视频在当前时刻的突发事件种类判断结果。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自适应训练过程为离线训练，自适应性训练的输入数据可以来源于外部的连续时间图像采集装置。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述运算电路执行相应的神经网络运算，包括：

通过乘法电路将输入神经元和权值数据相乘；

通过加法树将所述相乘加过通过加法树逐级相加，得到加权和，以及根据对加权和加偏置或不加偏置；

通过激活函数运算电路，对加偏置或不加偏置的加权和作为输入进行激活函数运算，得到输出神经元。