[发明专利]低功率计算成像在审

专利信息
申请号: 202010104557.5 申请日: 2015-07-29
公开(公告)号: CN111240460A 公开(公告)日: 2020-06-05
发明(设计)人: B·巴里;R·里士满;F·康纳;D·莫洛尼 申请(专利权)人: 莫维迪厄斯有限公司
主分类号: G06F1/3287 分类号: G06F1/3287;G06T1/20;G06F15/80
代理公司: 上海专利商标事务所有限公司 31100 代理人: 汪骏飞;侯颖媖
地址: 荷兰史*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 功率 计算 成像
【说明书】:

本申请公开了一种计算设备(100),所述计算设备可以提供用于计算成像的低功率、高能力计算平台。所述计算设备可以包括一个或多个处理单元,例如一个或多个向量处理器(102)以及一个或多个硬件加速器(104)、智能存储器结构(106)、外围设备(108)、以及功率管理模块(110)。所述计算设备可以与外部设备(如一个或多个图像传感器、加速度计、陀螺仪、或任何其他合适的传感器设备)进行通信。

本申请是申请日为2015年7月29日、申请号为“201580051324.0”、发明名称为“低功率计算成像”的发明专利申请的分案申请。

相关申请的交叉引用

本申请要求提交于2014年8月12日的题为“LOW POWER COMPUTATIONAL IMAGING(低功率计算成像)”的美国专利申请号14/458,014的较早优先权日期的权益,所述申请对提交于2014年7月30日的题为“LOW POWER COMPUTATIONAL IMAGING COMPUTING DEVICE(低功率计算成像计算设备)”的美国临时专利申请号62/030,913以及提交于2013年11月18日的题为“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FOR PROVIDING COMPUTATIONAL IMAGINGPIPELINE(用于提供计算成像流水线的装置、系统、和方法)”的美国专利申请号14/082,396要求了优先权,其对提交于2013年11月6日的题为“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FORPROVIDING CONFIGURABLE AND COMPOS ABLE COMPUTATIONAL IMAGING PIPELINE(用于提供可配置和可组合的计算成像流水线的装置、系统、和方法)”的罗马尼亚专利申请OSIM登记A/00812以及对提交于2013年8月8日的题为“CONFIGURABLE AND COMPOSABLECOMPUTATIONAL IMAGING PIPELINE(可配置和可组合的计算成像流水线)”的英国专利申请号GB1314263.3要求了优先权。本申请还要求提交于2014年8月12日的题为“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FOR LOW POWER COMPUTATIONAL IMAGING(用于低功率计算成像的装置、系统、和方法)”的美国专利申请号14/458,052的较早优先权日期的权益,所述申请对提交于2014年7月30日的题为“LOW POWER COMPUTATIONAL IMAGING COMPUTING DEVICE(低功率计算成像计算设备)”的美国临时专利申请号62/030,913、以及对提交于2013年11月18日的题为“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FOR PROVIDING COMPUTATIONAL IMAGINGPIPELINE(用于提供计算成像流水线的装置、系统、和方法)”的美国专利申请号14/082,396要求了优先权,其对提交于2013年11月6日的题为“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FORPROVIDING CONFIGURABLE AND COMPOSABLE COMPUTATIONAL IMAGING PIPELINE(用于提供可配置和可组合的计算成像流水线的装置、系统、和方法)”的罗马尼亚专利申请OSIM登记A/00812以及对提交于2013年8月8日的题为“CONFIGURABLE AND COMPOSABLECOMPUTATIONAL IMAGING PIPELINE(可配置和可组合的计算成像流水线)”的英国专利申请号GB1314263.3要求了优先权。。所述申请中的每项申请都特此通过引用以其全文结合在此。

技术领域

本申请总体上涉及提供一种低功率计算成像计算设备。

背景技术

计算成像是一种新的成像范式,其能够基于图像和视频提供空前的用户体验和信息。例如,计算成像可以对图像和/或视频进行处理以提供场景的深度映射,提供场景的全景视图,从图像和/或视频提取面部,从图像和/或视频提取文本、特征和元数据,并且甚至提供基于对象和场景识别特征的自动化视觉认知能力。

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