[发明专利]一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对神经网络的第一输出矩阵进行卷积计算，把不同通道内的同类别输出结果提取到第二输出矩阵中，该第二输出矩阵包含不少于2个分支，每个分支包含同一类别的输出结果；

步骤2，对所述第二输出矩阵其中的第一分支输出结果的内容进行筛选并获取一个索引值，通过该索引值获取该第二输出矩阵中其他一个或者多个分支的输出结果，与该第一分支的输出结果拼接，构成合并的输出结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，以上2步骤在GPU中运行。

3.根据权利要求1所述的一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，步骤2中，所述的多个分支的输出结果进行拼接得到最终的合并的输出结果，选择哪些分支进行拼接由系统预先配置或者系统实时输入。

4.根据权利要求1所述的一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，步骤1中，对第一矩阵采用1x1的卷积操作。

5.根据权利要求1所述的一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，步骤2中，对第一分支输出结果的内容进行筛选，使用参数的大小，参数之和，参数的方差进行筛选，并最终获取索引值，所述索引值能够提取其他分支中对应的输出结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于卷积操作硬件加速的图像处理方法，其特征在于，步骤2中，上述分支以外的所有分支进行变形使之与第一分支的形状相同，第一分支与其余分支进行横向拼接；通过该索引值获取该第二输出矩阵中其他一个或者多个分支的输出结果，所述获取方法是通过第一分支中的所通道元素的组合，使所有元素都具备索引属性，使用通过所述关键因子元素作为的索引，一次完成对其他分支中所有数据的筛选。

7.一种运行权利要求1至6中任意一项所述的基于卷积操作硬件加速的图像处理方法的系统，其特征在于，包括输出矩阵划分模块、分支组合模块和映射筛选模块；输出矩阵划分模块、分支组合模块和映射筛选模块依次连接；该系统用于运行步骤1，步骤2的所有操作。