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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多核DSP的智能交通目标检测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：CN115272991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210925064.7，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法是由王如岑;张剑华;郭东岩;王振华;陈胜勇设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于多核DSP的交通目标检测方法，针对多核DSP平台提出了一种通用的卷积神经网络移植方法，根据卷积网络结构特点以及多核DSP本身架构及指令特点，进行卷积网络优化、循环优化、内联指令优化、缓存优化等，实现了高效的组合优化网络性能方案,同时提出了一种基于数据分割的多核处理模型，提高多核运行效率。为了进一步提高执行速度，还对卷积网络进行了量化，并在DSP上实现了量化模型的推理实现。最终成功移植实现了MobileNetV2‑YOLOV3网络，并在车辆数据集上对模型检测性能进行了测试，最终结果验证了DSP在智能交通监控中应用的可行性。

本发明授权一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1单核实现及优化 基于简化版的Darknet框架来实现目标检测网络在DSP上的移植实现，通过对网络各部分耗时及Darknet框架进行分析，对卷积网络进行改进，然后还对框架在DSP上的具体执行过程进行特定优化，包含CACHE优化、内联指令优化、编译器优化和数学运算优化； 2多核并行加速 基于数据分割的主从模型来执行并行计算，该模型由主核对数据首先进行预处理，预处理完成将该数据按照核数划分为多个数据块，并通过多核通信，将数据块地址传送给其他核，其他核得到该地址后，读取数据进行相应运算，计算完成后，主核再将结果进行合并处理； 3网络量化加速 融合卷积网络的量化技术，将原有的权重浮点表示量化为低bit定点表示，参数量及计算量有了大幅下降，并且在硬件上实现了低bit网络推理运算，加速执行过程； 4MobileNetV2-YOLOV3优化 针对于轻量级网络MobileNetV2-YOLOV3网络，进行设计及优化，深度可分离卷积结构中包含depthwiseDW和pointwisePW两种结构，这两种结构通过im2col转换成矩阵运算进行实现，并采用多核来加快其计算速度；在针对于多核进行运算划分时，DW由于其特性，输入特征图通道数与卷积核个数相同，并且每个通道分别对应于一个卷积核，因此按照输入通道数来进行多核划分；主核将每核所需计算的通道数及相应的通道地址传递给其他核，其他核再读取数据进行运算；PW的计算方式与标准卷积一致，由于多个卷积核共享同一个输入特征图，因此由主核来负责输入特征图矩阵的转换，转换后按权重矩阵行进行数据划分，并将相应数据块地址、转换后的输入特征图矩阵地址以及所需计算的行数传递给其他核进行矩阵运算；针对于网络中的shortcut和concat结构进行优化，shortcut结构即将两层网络输出在像素维度上进行融合，在硬件实现通过矩阵相加进行实现，该计算由TIDSPLLIB库中DSPF_sp_vecadd函数进行优化，concat将两层网络输出在通道维度上进行融合，因此通过数据复制进行实现，由EDMA3进行实现； 验证所提出优化方法的可行性，同时在车辆数据集KITTI及UA-DETRAC对模型性能进行了评估。

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