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人工智能视觉芯片

发布时间: 2024-11-02

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,新型电子元器件
成果介绍
传统多数视觉图像传感器和处理器是分离的，传感器和处理器之间必须通过大规模数据交互才能完成信息处理，这限制了处理的时效性。项目组提出一种将图像传感器和处理器一体化集成的智能视觉芯片设计方案，实现了仿人类视觉系统成像和处理功能，处理和响应速度可达到1000fps，图像传感器的分辨率为256×256。 该项目研制的多级并行处理视觉芯片是面向高速图像目标检测、识别、追踪应用的图像处理芯片。该芯片采用了多层次异构并行处理的架构，可快速完成图像滤波、数学形态学、角点检测、特征提取以及深度卷积神经网络处理。目前芯片已完成样片研制和演示系统建设，出样芯片时钟频率为200MHz，数据吞吐率达到2Gbps，峰值处理性能达到204.8GOPs，功耗低于1W，采用256管脚BGA封装。已应用于大规模图像数据目标检测和提取领域。
成果亮点
传统多数视觉图像传感器和处理器是分离的，传感器和处理器之间必须通过大规模数据交互才能完成信息处理，这限制了处理的时效性。项目组提出一种将图像传感器和处理器一体化集成的智能视觉芯片设计方案，实现了仿人类视觉系统成像和处理功能，处理和响应速度可达到1000fps，图像传感器的分辨率为256×256。 该项目研制的多级并行处理视觉芯片是面向高速图像目标检测、识别、追踪应用的图像处理芯片。该芯片采用了多层次异构并行处理的架构，可快速完成图像滤波、数学形态学、角点检测、特征提取以及深度卷积神经网络处理。目前芯片已完成样片研制和演示系统建设，出样芯片时钟频率为200MHz，数据吞吐率达到2Gbps，峰值处理性能达到204.8GOPs，功耗低于1W，采用256管脚BGA封装。已应用于大规模图像数据目标检测和提取领域。
团队介绍
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室形象认知计算课题组面向前沿科技发展趋势与社会需求，主要开展深度建模、高性能集成电路、类脑神经网络、人工智能等多学科交叉领域的新理论、新方法、新技术的研究，逐步形成“理论-实践-理论”不断升华的创新研究体系。 研究团队包括研究员、副研究员、助理研究员、高级工程师、助理工程师、科研助理、博士后以及硕博士研究生50余人。
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”紫外半导体光源科技服务团 (中国电子学会) 评价时间：2024-11-07

闫建昌

中国科学院半导体研究所

研究员

综合评价

该成果在人工智能视觉芯片领域具有较高的创新水平和市场竞争力。研发团队经验丰富，技术实力强大。该芯片已完成小试研究，并具备进一步产业化的条件。市场前景广阔，预计未来将带来显著的经济效益和社会效益。建议加大对该成果的产业化支持力度，推动其在相关领域的应用和推广。同时，也需关注市场动态和技术发展趋势，不断优化和完善产品性能，以满足市场需求
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