[发明专利]用于成像系统的深度学习推理系统和方法

权利要求书

1.一种系统，包括：

成像设备，包括：

图像捕获部件，所述图像捕获部件被配置为捕获图像；

视觉处理单元，所述视觉处理单元被配置为通过第一经训练的推理网络处理所述图像，以确定第一推理结果；和

处理部件，所述处理部件被配置为处理所述第一推理结果并基于第一结果确定针对图像进行的动作。

2.根据权利要求1所述的系统，还包括：

主机系统，所述主机系统被配置为训练用于图像分类的神经网络并生成所述第一经训练的推理网络，并将所述第一经训练的推理网络传输到所述成像设备的视觉处理单元。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述主机系统还被配置为针对图像分类应用优化所述第一经训练的推理网络，对所优化的第一经训练的推理网络进行转换以在所述成像设备的视觉处理单元上操作，并将转换后的第一经训练的推理网络从所述主机系统上传到所述成像设备的视觉处理单元。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一经训练的推理网络被配置为向所述成像设备提供独立的图像分类；并且其中，所述第一推理结果包括图像分类、对象检测、感兴趣区域、异常检测和/或置信度得分。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一推理结果是感兴趣区域，其中，将所述第一推理结果传送到主机系统，并且其中，所述视觉处理单元还包括第二经训练的推理网络，所述第二经训练的推理网络被配置为接收作为输入的所述第一推理结果并输出第二推理结果。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述视觉处理单元被配置为通过所述第一经训练的推理网络来处理所述图像的感兴趣区域。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述成像设备还包括图像处理部件，所述图像处理部件被配置为接收所述图像捕获部件捕获的图像并修改所述图像以输入到所述第一经训练的推理网络。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理部件被配置为对所述图像执行所述动作；并且其中，所述动作包括：将所述图像串流传输到主机系统；将图像存储到所述成像设备上；通过GPIO将所述推理结果传送到外围设备；和/或执行第二推理网络。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述成像设备被配置为执行机器视觉应用。

10.根据权利要求1所述的系统，其中，对所述第一经训练的推理网络进行加密并将所述第一经训练的推理网络存储到第一存储器中，并且其中，对所述第一经训练的推理网络进行解密并加载到随机存取存储器中以进行推理。

11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述图像捕获部件被配置为捕获可见光谱图像、红外图像、彩色图像、高光谱图像、灰度图像、单色图像和/或飞行时间图像。

12.一种方法，包括：

将第一经训练的推理网络加载到成像设备的视觉处理单元上；

使用所述成像设备的成像部件捕获图像；

通过所述第一经训练的推理网络处理所述图像，以确定第一推理结果；以及

基于所述第一推理结果，确定针对所述图像的动作。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

由主机系统训练用于图像分类的神经网络，以生成所述第一经训练的推理网络；以及

针对图像分类应用优化所述第一经训练的推理网络。

14.根据权利要求13所述的方法，还包括：

对所优化的第一经训练的神经网络进行转换，以在所述成像设备的视觉处理单元上操作；以及

将转换后的所优化的第一经训练的推理网络从所述主机系统上传到所述成像设备的视觉处理单元。