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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于忆阻器阵列的图像识别方法、装置和计算机设备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：CN116152140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111380962.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于忆阻器阵列的图像识别方法、装置和计算机设备是由李黄龙;苗辰飞设计研发完成，并于2021-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于忆阻器阵列的图像识别方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于忆阻器阵列的图像识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取构造卷积核矩阵和目标图像对应的构造图像信息矩阵；基于忆阻器阵列、构造卷积核矩阵和构造图像信息矩阵，确定目标图像对应的初步特征结果；忆阻器阵列用于执行构造卷积核矩阵和构造图像信息矩阵的矩阵相乘操作处理，忆阻器阵列的行数根据构造卷积核矩阵的行数确定，忆阻器阵列的列数根据构造图像信息矩阵的列数和构造图像信息矩阵中所有元素中的最大值确定；根据目标图像对应的初步特征结果，得到目标图像对应的图像识别结果。采用本方法能够缩短图像识别的时间。

本发明授权基于忆阻器阵列的图像识别方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻器阵列的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取构造卷积核矩阵和目标图像对应的构造图像信息矩阵；所述构造卷积核矩阵为基于卷积层包括的卷积核矩阵得到的；所述构造图像信息矩阵为基于所述目标图像对应的图像信息矩阵得到的； 基于忆阻器阵列、所述构造卷积核矩阵和所述构造图像信息矩阵，确定所述目标图像对应的初步特征结果；所述忆阻器阵列用于执行所述构造卷积核矩阵和所述构造图像信息矩阵的矩阵相乘操作处理，所述忆阻器阵列的行数根据所述构造卷积核矩阵的行数确定，所述忆阻器阵列的列数根据所述构造图像信息矩阵的列数和所述构造图像信息矩阵中所有元素中的最大值确定； 根据所述目标图像对应的初步特征结果，得到所述目标图像对应的图像识别结果； 所述忆阻器阵列执行所述构造卷积核矩阵和所述构造图像信息矩阵的矩阵相乘操作处理的过程至少包括：根据所述构造卷积核矩阵，确定所述忆阻器阵列中各忆阻器的行电极输入信息；根据所述构造图像信息矩阵，确定所述忆阻器阵列中所述各忆阻器的列电极输入信息； 所述根据所述构造卷积核矩阵，确定所述忆阻器阵列中各忆阻器的行电极输入信息包括：在所述构造卷积核矩阵中，确定各构造卷积核矩阵行和各构造卷积核矩阵列；针对每一个所述构造卷积核矩阵行，确定所述构造卷积核矩阵行在所述忆阻器阵列中对应的行电极输入行数；针对每一个所述构造卷积核矩阵列，确定所述构造卷积核矩阵列在所述忆阻器阵列中对应的行电极输入轮次；其中，所述各构造卷积核矩阵行对应的行电极输入行数和所述各构造卷积核矩阵列对应的行电极输入轮次构成所述忆阻器阵列中各忆阻器的行电极输入信息； 所述根据所述构造图像信息矩阵，确定所述忆阻器阵列中所述各忆阻器的列电极输入信息包括：基于预设的图像信息矩阵拆解规则和所述构造图像信息矩阵，确定拆解图像信息矩阵和各所述拆解图像信息矩阵对应的图像信息拆解权重；所述图像信息矩阵拆解规则包括图像信息矩阵拆解进制；针对每一个拆解图像信息矩阵，在所述拆解图像信息矩阵中，确定各拆解图像信息矩阵列和各拆解图像信息矩阵行；针对每一个所述拆解图像信息矩阵列，确定所述拆解图像信息矩阵列在所述忆阻器阵列中对应的列电极输入列数；针对每一个所述拆解图像信息矩阵行，确定所述拆解图像信息矩阵行在所述忆阻器阵列中对应的列电极输入轮次；其中，所述各拆解图像信息矩阵列对应的列电极输入列数和所述各拆解图像信息矩阵行对应的列电极输入轮次构成所述忆阻器阵列中各忆阻器的列电极输入信息。

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