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龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心申请的专利感算一体目标高精度检测识别系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310763155.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权感算一体目标高精度检测识别系统及方法是由宋博;蔡斌;苗金水;张强;孙智涌设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本感算一体目标高精度检测识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供感算一体目标高精度检测识别系统及方法，方法包括：利用忆阻器阵列以及适用外围电路构建目标检测网络；采用复杂teacher网络指导目标检测网络的特征提取过程；从感存算一体化芯片获取忆阻器阻值漂移、不稳定参数，建模忆阻器可用阻态、高斯、椒盐噪声函数，构建忆阻器非理想特性模型；以忆阻器非理想特性模型将忆阻器非理想特性转化为目标检测网络权重的叠加噪声；以叠加噪声生成新权重值，将新权重值转化为忆阻器阻值，构建感算一体目标检测网络；利用感算一体目标检测网络，从输入信号中检测识别出待检测目标。本发明解决了忆阻器非理想特性导致忆阻器权重扰动，权重表征能力较差，导致目标检测识别精度偏低的技术问题。

本发明授权感算一体目标高精度检测识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.感算一体目标高精度检测识别系统，其特征在于，所述系统包括： 感存算一体化芯片忆阻器神经网络电路实现模块，用以利用忆阻器阵列以及适用外围电路构建所述目标检测网络； 所述目标检测网络知识蒸馏模块，用以在训练过程中，采用复杂teacher网络指导目标检测网络的特征提取过程，所述目标检测网络知识蒸馏模块与所述感存算一体化芯片忆阻器神经网络电路实现模块连接； 所述忆阻器非理想特性建模模块，用以从感存算一体化芯片中，获取所述忆阻器的阻值漂移参数、不稳定参数，据以建模得到忆阻器可用阻态、高斯噪声函数以及椒盐噪声函数，据以构建忆阻器非理想特性模型； 所述目标检测网络权重容错性模块，用以利用所述忆阻器非理想特性模型，将忆阻器非理想特性转化为目标检测网络权重上的叠加噪声； 所述目标检测网络权重容错性模块包括：检测网络权重取出模块、忆阻器噪声添加模块、权重值写入模块、权重更新模块以及循环更新模块； 所述检测网络权重取出模块，用以获取所述目标检测网络的所有初始网络权重Weightsx； 所述忆阻器噪声添加模块，用以在所述初始网络权重Weightsx添加所述高斯噪声函数Px和椒盐噪声函数Bx，以得到新权重值WeightsNewx，所述忆阻器噪声添加模块与所述检测网络权重取出模块连接： WeightsNewx＝Weightsx+Px+Bx； 所述权重值写入模块，用以将所述新权重值WeightsNewx写入所述目标检测网络的各神经元，所述权重值写入模块与所述忆阻器噪声添加模块连接； 所述权重更新模块，用以输入训练数据，根据所述新权重值WeightsNew进行所述目标检测网络的前向传播操作，基于预置损失函数计算梯度信息，据以更新所述新权重值WeightsNew； 所述循环更新模块，重复更新所述新权重值WeightsNew，据以得到适用权重Weights_Final，所述循环更新模块与所述权重更新模块连接； 目标检测网络权重值到芯片内忆阻器阻值映射模块，用以利用所述叠加噪声生成新权重值，将所述新权重值转化为所述感存算一体化芯片内的忆阻器阻值，据以构建感算一体目标检测网络，所述目标检测网络权重值到芯片内忆阻器阻值映射模块与所述目标检测网络权重容错性模块连接； 目标检测网络模块，用以利用所述感算一体目标检测网络，从输入信号中检测识别出待检测目标，所述目标检测网络模块与所述目标检测网络权重值到芯片内忆阻器阻值映射模块及所述感存算一体化芯片忆阻器神经网络电路实现模块连接。

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