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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集成感存算一体目标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：CN116883807B 。

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：202310763143.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权集成感存算一体目标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。

本集成感存算一体目标检测识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供集成感存算一体目标检测识别系统及方法，系统包括：轻量化目标检测网络结构模块，用以设计轻量化目标检测网络，轻量化目标检测网络结构模块通过卷积操作获取非冗余特征与冗余特征级联，输出待检测目标位置类别信息；权重训练模块，用以获取忆阻器的阻态不稳定性参数，以建模得到高斯噪声模型，训练轻量化目标检测网络的网络神经元权重；权重部署模块，将网络神经元权重映射部署至忆阻器阵列，据以得到适用轻量化目标检测网络，以获取适用的待检测目标位置类别信息，以识别获取集成感存算一体目标。本发明解决了网络权重扰动导致识别精度较低，忆阻器数量要求较高导致设备功耗较高、尺寸较大以及集成化程度低的技术问题。

本发明授权集成感存算一体目标检测识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.集成感存算一体目标检测识别系统，其特征在于，所述系统包括： 轻量化目标检测网络结构模块包括：特征编码单元、特征解码单元以及目标预测单元；特征编码单元包括：轻量化卷积单元以及不少于2个下采样池化函数；特征解码单元包括：轻量化卷积单元以及不少于2个上采样函数，特征解码单元与特征编码单元连接；目标预测单元包括：目标位置预测模块以及目标类别预测模块，目标预测单元与特征解码单元连接，轻量化目标检测网络结构模块，用以设计卷积核尺寸、特征图谱的生成方式，并结合忆阻器的特性参数设计卷积方式，据以得到轻量化目标检测网络，轻量化目标检测网络结构模块从输入的图像信号中检测目标所在位置坐标及类别概率，据以通过卷积操作获取非冗余特征与冗余特征级联，据以输出待检测目标位置类别信息； 轻量化卷积单元包括：不少于2个微型卷积、卷积核尺寸设计组件、卷积核分解组件、跳跃连接设置组件以及冗余特征生成方式组件； 卷积核尺寸设计组件，用以设计卷积神经网络的预置尺寸卷积核； 卷积核分解组件，用以分解预置尺寸卷积核，以得到不少于2个的正交卷积，据以进行顺序卷积得到邻域信息，卷积核分解组件与卷积核尺寸设计组件连接； 跳跃连接设置组件，用以降低顺序卷积的通道数，增加轻量化卷积单元的宽度以及子网络的数量，跳跃连接设置组件与卷积核分解组件连接； 冗余特征生成方式组件，用以在轻量化卷积单元中，以正交卷积生成非冗余特征，利用微型卷积生成冗余特征，以得到并输出非冗余特征与冗余特征级联： Features＝ConcatIntrinsic_Features,Redundant_Features； 权重训练模块，用以获取忆阻器的阻态不稳定性参数，以建模得到高斯噪声模型，据以训练轻量化目标检测网络的网络神经元权重，权重训练模块与轻量化目标检测网络结构模块连接； 权重训练模块包括：忆阻器非理想特性噪声生成模块、轻量化目标检测网络权重值与噪声融合模块以及权重更新模块； 忆阻器非理想特性噪声生成模块，用以将忆阻器的非理想特性参数转化为高斯噪声； 轻量化目标检测网络权重值与噪声融合模块，用以模拟网络权重映射至忆阻器阻值的阻态不稳定性，处理网络权重与高斯噪声PGz，据以得到并输出轻量化目标检测网络的新权重值Weightsnew，轻量化目标检测网络权重值与噪声融合模块与忆阻器非理想特性噪声生成模块连接； 权重更新模块，用以获取训练数据预测误差，据以计算梯度信息，利用梯度信息更新新权重值Weightsnew，权重更新模块与轻量化目标检测网络权重值与噪声融合模块连接； 权重部署模块，用以将网络神经元权重，映射部署至感存算一体化芯片的忆阻器阵列，据以得到适用轻量化目标检测网络，利用适用轻量化卷积网络，据以获取适用的待检测目标位置类别信息，以识别获取集成感存算一体目标，权重部署模块与权重训练模块及轻量化目标检测网络结构模块连接。

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