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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器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：CN121415358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511707131.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器是由刘晶晶;李春志;蔡智超;王子阳设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器在说明书摘要公布了：本发明属于神经网络加速控制技术领域，公开一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器，包括多视角图像采集模块、数据预处理模块、异构计算模块、目标融合模块和轨迹生成模块，将神经网络加速器的计算单元划分为高精度与低功耗两类，通过对复眼阵列相机采集的多视角图像进行目标价值评估，动态分配高价值图像至高精度单元、低价值图像至低功耗单元，实现计算资源的自适应调度，能够有效避免对低信息密度区域过度计算，与此同时在对多视角图像进行异构处理后实现相同目标归类，利用低功耗单元先输出检测结果作为高精度单元后续输出精确检测结果的空间约束，实现跨通路目标融合，最大限度避免流水线阻塞与端到端延迟增加。

本发明授权一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器在权利要求书中公布了：1.一种基于复眼阵列相机的目标检测神经网络加速器，其特征在于，包括以下模块： 多视角图像采集模块：利用设置在交通道路路口的复眼阵列相机同步采集交通参与者多视角图像； 数据预处理模块：对交通参与者多视角图像添加时序同步标识符，并通过运动目标捕捉网络提取目标边界框，基于边界框的像素覆盖和空间分布特征执行目标价值评估： 基于时序同步的交通参与者多视角图像对每一帧图像进行目标捕捉，提取初步目标检测结果，生成对应的目标边界框； 计算目标边界框在对应图像中像素覆盖面积与图像总像素面积的占比值作为目标覆盖占比； 以图像中心为基准定义一个矩形或圆形的中心关注区，将其余外围部分则划归为非中心区域； 对于检测到的目标边界框判断是否落入中心关注区内； 将每帧图像的目标覆盖占比与覆盖阈值对比，若某帧图像的目标边界框位于中心关注区且目标覆盖占比达到覆盖阈值，则将该帧图像标记为高价值图像，反之则该帧图像标记为低价值图像； 异构计算模块：根据目标价值评估结果将交通参与者多视角图像分配至高精度计算单元或低功耗计算单元进行处理； 目标融合模块：对相同目标在同一时间采集的多视角图像进行自动归类，将低功耗计算单元输出的目标检测结果反投影至三维道路坐标系形成锥形空间区域，并将高精度计算单元输出的精确检测结果与所述锥形空间区域进行几何关联； 轨迹生成模块：基于目标融合结果生成目标的三维位置，并在时间序列下合成目标运动轨迹。

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