[发明专利]一种目标识别方法及设备

权利要求书

1.一种目标识别方法，其特征在于，该方法包括：

将用于目标识别的图像数据输入神经网络模型；

利用所述神经网络模型对所述图像数据进行目标识别过程中，确定N个相乘或相除的处理数据；所述处理数据包括如下任一或任多：所述神经网络模型的模型参数、量化所述神经网络模型时的模型参数的量化系数、量化后的所述神经网络模型的模型参数、所述用于目标识别的图像数据；

从所述N个相乘或相除的处理数据中确定M个移位数据，其中，所述N为大于1的整数，所述M为大于0小于N的整数；

根据各移位数据的真实值确实所述各移位数据对应的移位方向，根据各移位数据的绝对值确定所述各移位数据对应的移位位数；

根据所述各移位数据对应的移位方向和移位位数，确定所述N个处理数据相乘或相除的结果；

根据所述N个处理数据相乘或相除的结果，通过所述神经网络模型输出所述目标识别的识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各移位数据的绝对值确定所述各移位数据对应的移位位数，包括：

确定与任一移位数据的绝对值最接近的，第二预设数据的幂次方的值；

根据所述第二预设数据的幂次方的值，确定该移位数据的移位位数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法用于多个处理数据相乘时，根据各移位数据的真实值确实所述各移位数据对应的移位方向，包括：

任一移位数据的真实值大小大于第一预设数据时，确定该移位数据的移位方向为左移；

任一移位数据的真实值大小不大于第一预设数据时，确定该移位数据的移位方向为右移。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法用于多个处理数据相除时，根据各移位数据的真实值确实所述各移位数据对应的移位方向，包括：

任一移位数据的真实值大小大于第一预设数据时，确定该移位数据的移位方向为右移；

任一移位数据的真实值大小不大于第一预设数据时，确定该移位数据的移位方向为左移。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第二预设数据的幂次方的值，确定该移位数据的移位位数，包括：

根据所述第二预设数据的幂次方的值确定所述幂k；

将所述幂k确定为该移位数据的移位位数，所述k为整数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从N个相乘或相除的处理数据中确定M个移位数据，包括如下任一步骤：

从所述N个相乘或相除的处理数据中确定任M个数据为移位数据；

从所述N个相乘或相除的处理数据中指定M个数据为移位数据；

从所述N个相乘或相除的处理数据中指定部分数据，从所述部分数据中确定任M个数据为移位数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各移位数据对应的移位方向和移位数据确定所述N个处理数据相乘的结果，包括：

确定所述N个处理数据中除所述各移位数据外的其他处理数据相乘的结果值；

只存在一个移位数据时，将所述其他处理数据相乘的结果值根据该移位数据对应的移位方向和移位位数进行移位；

存在多个移位数据时，将所述其他处理数据相乘的结果值根据每个移位数据对应的移位方向和移位位数进行移位。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各移位数据对应的移位方向和移位数据确定所述N个处理数据相除的结果，包括：

只存在一个除数为移位数据时，将除以所述一个除数之前的计算结果值根据该移位数据对应的移位方向和移位位数进行移位，移位后继续按除数的先后顺序进行其他除数的计算至得到最终结果值；

存在多个除数为移位数据时，按除数的先后顺序，对于为移位数据的除数，将除以该除数之前的计算结果值，按照该移位数据的移位方向和移位位数进行移位，对于非移位数据的除数，进行除以该除数的计算至得到最终结果值。