[发明专利]基于神经网络的二维码识别系统及识别方法

权利要求书

1.基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述识别系统包括一个芯片终端、一个图像传感单元、及一个神经网络处理单元，所述图像传感单元与神经网络处理单元共同集成设置在芯片终端上，并通过数据传输网络进行数据传输；

所述神经网络处理单元直接对所述图像传感单元捕获的图像数据进行识别分析，并将相应的识别结果通过UART串行通讯端口输出。

2.根据权利要求1所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元包括图像输入模块、预处理模块、数据缓存模块、匹配模块；

所述图像输入模块与所述图像传感单元通过数据传输网络进行数据传输，所述图像输入模块与预处理模块通过数据传输网络进行数据传输，所述预处理模块将图像预处理数据输入所述数据缓存模块、及匹配模块。

3.根据权利要求2所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括神经处理阵列，所述数据缓存模块将图像数据输入所述神经处理阵列进行神经元数据识别分析，并将识别结果输入所述匹配模块；

所述匹配模块将神经处理阵列的识别结果界定为第一数值，将预处理模块的识别结果界定为第二数值，通过第一数值与第二数值的容差度计算，判断准确的识别结果。

4.根据权利要求2所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括指令存储模块、全局控制模块，所述指令存储模块与全局控制模块连接，所述指令存储模块与图像输入模块连接。

5.根据权利要求2所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述全局控制模块包括译码电路、配置缓存模块，所述全局控制模块根据指令存储模块中的指令利用译码电路为其他模块提供控制逻辑；

所述全局控制模块根据配置缓存模块中存储配置信息实现对不同网络结构和类型的配置。

6.根据权利要求3所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述神经处理阵列包括若干个神经处理单元，所述神经处理单元包括局部缓存单元、运算单元、控制单元，所述局部缓存单元为一个双页存储器，所述双页存储器用于进行乒乓操作交替读写；

所述运算单元包括乘累加器单元MAC、分段线性表和结果缓存器acc reg，用于对图像数据进行卷积运算、全连接运算、多层感知器运算、非线性函数运算、池化运算；

所述控制单元于接受全局控制模块发送的配置信息和指令信息，按照配置信息的指示设置为不同的工作状态，以使系统适应不同神经网络类型和网络结构。

7.根据权利要求1所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述的数据传输网络由多条直接存储器访问DMA通道构成，处理器运行时启动多个直接存储器访问DMA通道进行数据传输。

8.根据权利要求4所述基于神经网络的二维码识别系统，其特征在于，所述全局控制模块与神经处理阵列相互逻辑连接，进行数据传输。

9.基于神经网络的二维码识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：

步骤1：获取二维码图像：通过集成在芯片终端的图像传感单元获取二维码图像；

步骤2：识别二维码图像：通过集成在芯片终端的神经网络处理单元，将图像传感单元获取的图像输入所述神经网络处理单元，进行识别二维码内容；

所述步骤3：将神经处理单元阵列的识别结果，以字符、数据流方式输入所述输出模块，所述输出模块通过UART串行通讯端口输出识别结果。

10.根据权利要求10所述基于神经网络的二维码识别方法，其特征在于，所述步骤2中识别二维码内容的具体识别步骤包括：

步骤2.1：所述图像传感单元将二维码图像通过数据传输网络输入图像输入模块，所述图像输入模块将图像进行标准化处理，并将标准图像格式输入至预处理模块；

步骤2.3：所述预处理模块对图像去除干扰、模糊，改善图像质量，生成特征图像，并将特征图像同时输入数据缓存模块、及匹配模块；

步骤2.4：所述数据缓存模块将特征图像输入神经处理单元阵列，所述神经处理单元阵列包括若干个神经处理单元，每个神经处理单元都可以进行数据分析；

经过神经处理单元阵列的运算分析获得图像识别结果，并界定该结果为第一数值；

步骤2.5：所述预处理模块将特征图像输入所述匹配模块，所述匹配模块对图像进行机器识别，并将该识别结果界定为第二数值；

步骤2.6：所述第一数值与第二数值均以二进制形式表现，并在匹配模块中进行计算容差度，若容差度满足设定值则执行步骤3，若容差度不满足设定值则重新获取图像，执行步骤1。