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龍圖騰網獲悉江淮前沿技術協同創新中心申請的專利感算一體目標高精度檢測識別系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116863295B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310763155.X，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權感算一體目標高精度檢測識別系統及方法是由宋博;蔡斌;苗金水;張強;孫智涌設計研發完成，并于2023-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本感算一體目標高精度檢測識別系統及方法在說明書摘要公布了：本發明提供感算一體目標高精度檢測識別系統及方法，方法包括：利用憶阻器陣列以及適用外圍電路構建目標檢測網絡；采用復雜teacher網絡指導目標檢測網絡的特征提取過程；從感存算一體化芯片獲取憶阻器阻值漂移、不穩定參數，建模憶阻器可用阻態、高斯、椒鹽噪聲函數，構建憶阻器非理想特性模型；以憶阻器非理想特性模型將憶阻器非理想特性轉化為目標檢測網絡權重的疊加噪聲；以疊加噪聲生成新權重值，將新權重值轉化為憶阻器阻值，構建感算一體目標檢測網絡；利用感算一體目標檢測網絡，從輸入信號中檢測識別出待檢測目標。本發明解決了憶阻器非理想特性導致憶阻器權重擾動，權重表征能力較差，導致目標檢測識別精度偏低的技術問題。

本發明授權感算一體目標高精度檢測識別系統及方法在權利要求書中公布了：1.感算一體目標高精度檢測識別系統，其特征在于，所述系統包括： 感存算一體化芯片憶阻器神經網絡電路實現模塊，用以利用憶阻器陣列以及適用外圍電路構建所述目標檢測網絡； 所述目標檢測網絡知識蒸餾模塊，用以在訓練過程中，采用復雜teacher網絡指導目標檢測網絡的特征提取過程，所述目標檢測網絡知識蒸餾模塊與所述感存算一體化芯片憶阻器神經網絡電路實現模塊連接； 所述憶阻器非理想特性建模模塊，用以從感存算一體化芯片中，獲取所述憶阻器的阻值漂移參數、不穩定參數，據以建模得到憶阻器可用阻態、高斯噪聲函數以及椒鹽噪聲函數，據以構建憶阻器非理想特性模型； 所述目標檢測網絡權重容錯性模塊，用以利用所述憶阻器非理想特性模型，將憶阻器非理想特性轉化為目標檢測網絡權重上的疊加噪聲； 所述目標檢測網絡權重容錯性模塊包括：檢測網絡權重取出模塊、憶阻器噪聲添加模塊、權重值寫入模塊、權重更新模塊以及循環更新模塊； 所述檢測網絡權重取出模塊，用以獲取所述目標檢測網絡的所有初始網絡權重Weightsx； 所述憶阻器噪聲添加模塊，用以在所述初始網絡權重Weightsx添加所述高斯噪聲函數Px和椒鹽噪聲函數Bx，以得到新權重值WeightsNewx，所述憶阻器噪聲添加模塊與所述檢測網絡權重取出模塊連接： WeightsNewx＝Weightsx+Px+Bx； 所述權重值寫入模塊，用以將所述新權重值WeightsNewx寫入所述目標檢測網絡的各神經元，所述權重值寫入模塊與所述憶阻器噪聲添加模塊連接； 所述權重更新模塊，用以輸入訓練數據，根據所述新權重值WeightsNew進行所述目標檢測網絡的前向傳播操作，基于預置損失函數計算梯度信息，據以更新所述新權重值WeightsNew； 所述循環更新模塊，重復更新所述新權重值WeightsNew，據以得到適用權重Weights_Final，所述循環更新模塊與所述權重更新模塊連接； 目標檢測網絡權重值到芯片內憶阻器阻值映射模塊，用以利用所述疊加噪聲生成新權重值，將所述新權重值轉化為所述感存算一體化芯片內的憶阻器阻值，據以構建感算一體目標檢測網絡，所述目標檢測網絡權重值到芯片內憶阻器阻值映射模塊與所述目標檢測網絡權重容錯性模塊連接； 目標檢測網絡模塊，用以利用所述感算一體目標檢測網絡，從輸入信號中檢測識別出待檢測目標，所述目標檢測網絡模塊與所述目標檢測網絡權重值到芯片內憶阻器阻值映射模塊及所述感存算一體化芯片憶阻器神經網絡電路實現模塊連接。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江淮前沿技術協同創新中心，其通訊地址為：230088 安徽省合肥市高新區望江西路860號科技創新公共服務中心B座11層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。