嵌入式平台深度学习
结合改进ShuffleNet-V2_和注意力机制的无人机图像自主分类预警框架
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０５．０２３引用格式：杨珍，吴珊丹，贾如，等．结合改进ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２和注意力机制的无人机图像自主分类预警框架［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（５）：１２６１－１２６９．［ＹＡＮＧＺｈｅｎ，ＷＵＳｈａｎｄａｎ，ＪＩＡＲｕ．ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＵＡＶＩｍａｇｅｓＣｏｍｂｉｎｉｎｇＩｍｐｒｏｖｅｄＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２ａｎｄＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２４，５４（５）：１２６１－１２６９．］结合改进ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２和注意力机制的无人机图像自主分类预警框架杨 珍１，吴珊丹１，贾 如２（１．内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系，内蒙古包头０１４１０９；２．内蒙古大学计算机学院，内蒙古呼和浩特０１００２１）摘 要：为实现灾难事件的无人机（ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）自主监测和预警，提出了结合逐通道注意力机制和高效卷积神经网络的新架构。
考虑到嵌入式平台的资源限制条件，使用轻量级ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２作为骨干网络，能够对更多信息进行高效编码并尽可能降低网络复杂度。
为进一步提高灾难场景分类的准确度，在ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２网络中结合了挤压－激发（Ｓｑｕｅｅｚｅ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ，ＳＥ）模块以实现逐通道注意力机制，显著增强分类网络对重要特征的关注度。
通过数据采集和增强技术获得包括１２８７６张图像的ＵＡＶ航拍灾难事件数据集，对所提方法进行性能评估，并比较所提方法与其他先进模型的性能。
结果表明，所提方法取得了９９．０１％的平均准确度，模型大小仅为５．６ＭＢ，且在ＵＡＶ机载平台上的处理速度超过１０ＦＰＳ，能够满足ＵＡＶ平台自主灾情监测任务的现实需求。
关键词：无人机；图像分类；卷积神经网络；注意力机制；嵌入式平台中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２４）０５－１２６１－０９ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＵＡＶＩｍａｇｅｓＣｏｍｂｉｎｉｎｇＩｍｐｒｏｖｅｄＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２ａｎｄＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍＹＡＮＧＺｈｅｎ１，ＷＵＳｈａｎｄａｎ１，ＪＩＡＲｕ２（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｔｏｕ０１４１０９，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕｈｈｏｔ０１００２１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｒｅａｌｉｚｅＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｉｎｄｉｓａｓｔｅｒｅｖｅｎｔｓ，ａｎｏｖｅｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｃｈａｎｎｅｌ ｂｙ ｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｔｈｅｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ Ｖ２ｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｂａｃｋｂｏｎｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｂｙｗｈｉｃｈｍｏｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｅｎｃｏｄｅｄａｎｄｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｓｒｅｄｕｃｅｄａｓｍｕｃｈａｓｐｏｓｓｉｂｌｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｉｓａｓｔｅｒｓｃｅｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａＳｑｕｅｅｚｅ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ（ＳＥ）ｍｏｄｕｌｅｉｓｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｃｈａｎｎｅｌ ｗｉｓｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｈｉｃｈｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ．ＡＵＡＶａｅｒｉａｌｄｉｓａｓｔｅｒｅｖｅｎｔｄａｔａｓｅｔｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ１２８７６ｉｍａｇｅｓｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｅｖａｌｕａｔｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈａｔｏｆｏｔｈｅｒａｄｖａｎｃｅｄｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｃｈｉｅｖｅｓａｎａｖｅｒａｇｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆ９９．０１％，ｔｈｅｍｏｄｅｌｓｉｚｅｉｓｏｎｌｙ５．６ＭＢ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｐｅｅｄｏｎＵＡＶ ｏｎｂｏａｒｄｐｌａｔｆｏｒｍｅｘｃｅｅｄｓ１０ＦＰＳ，ｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｎｅｅｄｓｏｆＵＡＶｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｉｓａｓｔｅｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔａｓｋｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＵＡＶ；ｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｒｍ收稿日期：２０２３－０９－０１基金项目：国家自然科学基金（３２１６０５０６）；内蒙古自治区自然科学基金（２０１４ＭＳ０６１６）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（３２１６０５０６）；ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（２０１４ＭＳ０６１６）工程与应用０ 引言当前，无人机（ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）已得到了广泛应用，例如交通监测、搜索救援、精准农业和卫星图像处理等［１］。
基于TensorRT的深度学习模型在嵌入式系统上的部署优化
基于TensorRT的深度学习模型在嵌入式系统上的部署优化深度学习技术在近年来取得了巨大的发展，已经在各个领域展现出了强大的应用潜力。
然而，随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，如何高效地部署这些模型成为了一个亟待解决的问题。
特别是在嵌入式系统中，由于硬件资源有限、功耗限制等因素，对深度学习模型的部署提出了更高的要求。
TensorRT简介TensorRT是英伟达（NVIDIA）推出的用于深度学习推理（inference）加速的库，它能够将训练好的深度学习模型优化并部署到各种平台上，包括服务器、台式机、笔记本电脑以及嵌入式系统等。
TensorRT通过减少网络中冗余的计算、精简网络结构、优化内存使用等方式，显著提高深度学习模型的推理速度，同时降低系统资源的占用率。
深度学习模型在嵌入式系统上的挑战在嵌入式系统上部署深度学习模型面临诸多挑战。
首先，嵌入式设备通常具有有限的计算资源和内存空间，无法承受过大的模型。
其次，嵌入式设备对实时性要求较高，需要在有限的时间内完成推理任务。
此外，嵌入式设备通常工作在功耗受限的环境下，需要尽可能降低能耗。
TensorRT在嵌入式系统上的优势基于TensorRT进行深度学习模型部署优化可以带来诸多优势。
首先，TensorRT能够针对不同硬件平台进行优化，充分利用硬件资源，提高推理速度。
其次，TensorRT支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch等，方便用户灵活选择模型训练框架。
此外，TensorRT还提供了丰富的API接口和工具，方便用户进行模型转换、优化和部署。
基于TensorRT的深度学习模型部署流程选择合适的深度学习模型：根据实际需求选择适合嵌入式系统部署的轻量级模型，如MobileNet、YOLO等。
训练和优化模型：使用常见的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行模型训练，并通过TensorRT进行优化。
转换模型格式：将训练好的模型转换为TensorRT支持的格式，如ONNX或TensorFlow SavedModel。
嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点
嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点嵌入式人工智能（Embedded AI）是指将人工智能技术应用于嵌入式系统中的一种发展方向。
嵌入式系统是指嵌入在其他设备或系统中的计算机系统，包括智能手机、智能家居、智能穿戴设备等。
嵌入式人工智能的发展状况及技术要点对于推动智能化产品和服务的发展具有重要意义。
嵌入式人工智能的发展状况：随着物联网的兴起和智能设备的普及，嵌入式人工智能得到了广泛的应用和关注。
在嵌入式人工智能领域，各类智能设备不断涌现，为用户提供了更加智能化和便捷的生活体验。
嵌入式人工智能的技术应用已经渗透到了各个领域，包括智能家居、智能医疗、智能交通等。
嵌入式人工智能的技术要点：1. 边缘计算：嵌入式人工智能的一个重要技术要点是边缘计算。
边缘计算是指将数据处理和分析的能力移到数据源附近，减少数据传输延迟和网络带宽压力。
通过在智能设备上集成人工智能算法和模型，可以实现对数据的实时分析和决策，提高系统的响应速度和效率。
2. 低功耗设计：嵌入式人工智能系统通常需要在有限的能源供应下运行，因此低功耗设计是一个关键的技术要点。
通过优化算法和硬件设计，可以降低系统的功耗，延长设备的电池寿命，提高系统的可靠性和稳定性。
3. 端到端的智能处理：嵌入式人工智能系统需要能够完成从数据采集、处理到决策的全过程。
因此，端到端的智能处理是一个重要的技术要点。
通过在智能设备上集成传感器、处理器和人工智能算法，可以实现对数据的实时处理和决策，提高系统的智能化水平和用户体验。
4. 深度学习算法：深度学习是嵌入式人工智能的核心技术之一。
深度学习算法可以通过对大量数据的学习和训练，实现对复杂模式和特征的识别和分析。
在嵌入式人工智能系统中，通过使用深度学习算法，可以实现对声音、图像、文本等多种数据的处理和分析，提高系统的智能化水平和性能。
5. 安全和隐私保护：嵌入式人工智能系统需要处理大量的敏感数据，因此安全和隐私保护是一个重要的技术要点。
《高性能嵌入式数控系统算法优化机制的研究与开发》
《高性能嵌入式数控系统算法优化机制的研究与开发》一、引言随着现代制造业的快速发展，数控系统作为工业自动化领域的重要一环，其性能的优劣直接影响到生产效率和产品质量。
高性能嵌入式数控系统作为数控系统的核心组成部分，其算法优化机制的研究与开发对于提高系统性能具有十分重要的意义。
本文旨在研究高性能嵌入式数控系统的算法优化机制，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、高性能嵌入式数控系统概述高性能嵌入式数控系统是一种集成了高性能处理器、高精度传感器、高效率控制算法等技术的数控系统。
它具有高精度、高速度、高可靠性的特点，广泛应用于机械制造、航空航天、汽车制造等领域。
然而，随着工业自动化程度的不断提高，对数控系统的性能要求也越来越高，因此，对高性能嵌入式数控系统的算法优化机制进行研究与开发显得尤为重要。
三、算法优化机制研究1. 算法选择与改进针对高性能嵌入式数控系统的特点，选择合适的控制算法是提高系统性能的关键。
目前，常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
针对这些算法，我们进行了深入研究，分析了它们的优缺点，并根据实际需求进行了改进和优化。
2. 实时性优化实时性是高性能嵌入式数控系统的重要性能指标之一。
为了满足实时性要求，我们采用了多线程技术、中断处理技术等手段，对算法进行了实时性优化。
同时，我们还对系统的硬件资源进行了合理分配，确保了系统在运行过程中能够快速响应外部指令。
3. 鲁棒性优化鲁棒性是指系统在面对外部干扰和内部参数变化时能够保持稳定性的能力。
为了提高系统的鲁棒性，我们采用了自适应控制技术、鲁棒控制技术等手段，对算法进行了优化和改进。
这些技术可以根据系统的实际情况进行自我调整，确保系统在面对各种复杂情况时能够保持稳定运行。
四、算法优化机制开发在算法优化机制研究的基础上，我们进行了相关开发工作。
首先，我们设计了一套完整的开发流程，包括需求分析、算法选择与改进、实时性优化、鲁棒性优化等环节。
为模型减减肥：谈谈移动嵌入式端的深度学习
为模型减减肥：谈谈移动嵌⼊式端的深度学习原⽂链接：本⽂为机器之⼼矽说专栏系列⽂章之⼀，对模型压缩进⾏了深度解读。
1. 为什么要为深度学习模型减肥随着深度学习的发展，神经⽹络模型也越来越复杂，常⽤的模型中 VGG 系列⽹络的计算量可以达到 30-40 GOP（1GOP=109 运算）。
这些神经⽹络通常运⾏在 GPU 上，但是如果我们要在移动／嵌⼊式端也实现深度学习，那么这样巨⼤的模型是绝对跑不动的。
移动／嵌⼊式端的计算能⼒往往只有桌⾯级 GPU 的 1/100 到 1/1000，换句话说在 GPU 上⼀秒 40 帧的深度学习 CV 算法在移动／嵌⼊式端⼀秒只有 0.04-0.4 帧，这样的性能会极⼤影响⽤户体验。
常⽤深度学习⽹络运算量在移动／嵌⼊式端跑深度学习模型，除了运⾏速度之外，能效⽐（energy efficiency）也是关键指标。
能效⽐指的是⼀次运算所需消耗的能量，它决定了移动／嵌⼊式端运⾏深度学习算法时电池能⽤多久。
能效⽐与深度学习模型息息相关，我们下⾯将会看到深度学习模型的⼤⼩会决定运⾏算法时的⽚外内存访问频率，从⽽决定了能效⽐。
2. 怎样的模型才能算「⾝材苗条」？正如我们减肥不仅要看体重还要看体脂率⼀样，为深度学习模型「减肥」时不仅要看模型计算量还要看模型⼤⼩。
模型计算量是衡量深度学习是否适合在移动或嵌⼊式端计算的最重要指标，通常⽤ GOP 单位来表⽰。
例如，流⾏的 ResNet-18 的计算量⼤约是 4 GOP，⽽ VGG-16 则为⼤约 31 GOP。
移动和嵌⼊式端的硬件计算能⼒有限，因此模型所需的计算量越⼤，则模型在移动端运⾏所需要的时间就越长。
为了能让使⽤深度学习的应⽤顺畅运⾏，模型运算量当然是越⼩越好。
除此之外，深度学习每次运算都是需要花费能量的，模型运算量越⼤则完成⼀次 inference 需要的能量也就越⼤，换句话说就是越费电。
在电池量有限的移动和嵌⼊式端，模型⼀次inference 所花费的能量必须精打细算，因此深度学习模型计算量不能太⼤。
jetson agx orin的fp32算例
Jetson AGX Xavier是一款由NVIDIA生产的高性能嵌入式计算平台，它配备了NVIDIA 的Volta架构GPU，支持FP32（单精度浮点运算）和其他精度的深度学习计算。
要在Jetson AGX Xavier上运行FP32算例，您可以使用NVIDIA的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和训练模型，然后在Jetson AGX Xavier上进行推断。
以下是一个示例：1. **准备Jetson AGX Xavier：** 确保您已经配置好了Jetson AGX Xavier，并且安装了所需的软件和驱动程序。
您可以使用NVIDIA的JetPack SDK来安装必要的软件包和驱动程序。
2. **构建和训练模型：** 使用TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架来构建和训练您的模型。
确保在训练过程中使用了FP32精度。
示例代码如下（使用PyTorch）：```pythonimport torchimport torch.nn as nn# 构建一个简单的神经网络模型class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(64, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, 10)def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 创建模型和数据加载器model = Net()optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 训练模型for epoch in range(10):for batch_data, batch_labels in dataloader:optimizer.zero_grad()output = model(batch_data)loss = criterion(output, batch_labels)loss.backward()optimizer.step()```3. **将模型导出为ONNX格式：** 一旦模型训练完成，您可以将模型导出为ONNX格式，以便在Jetson AGX Xavier上进行推断。
轻量化人工智能方法研究
轻量化人工智能方法研究摘要：人工智能广泛应用于各个领域当中，普遍依赖大规模服务器和海量训练数据，新时期发展中，轻量化、前端化的人工智能逐渐成为研究主流，文章先分析了轻量化人工智能，随后介绍了轻量化人工智能方法，希望能给相关人士提供有效参考。
关键词：轻量化；人工智能；图像预处理引言：人工智能于嵌入端实施图像预处理，随后将相关处理信息传输至相应分析模型内实施系统推理，最终获得识别结果。
相关研究证明，嵌入端内开展识别工作能够有效减少时间消耗，在嵌入端内部署人工智能可以有效提高综合运算速率。
一、轻量化人工智能分析轻量化人工智能可以使当下的服务，像是手机拍照、语音助手等变得更加高效、快捷，无需每次和云端连接才能促进深度学习模型运行。
除此之外，轻量化人工智能可以扩展全新应用，像是以移动端为基础的检测分析、自动驾驶等。
轻量化人工智能可以促进人工智能实现主流化发展，有效降低人工智能成本和部署难度，促进人工智能从本来的高端科技竞赛转化成普惠智能生态，轻量化逐渐成为人工智能领域研究主流。
轻量化人工智能从外部层面分析属于一种减法，缩减能耗，进一步降低对运输通讯、硬件平台性能方面的要求。
但本质上，轻量化本质属于一种加法。
相关产业需求使得人工智能任务越加复杂化，为此轻量化人工智能应该注重提升运算效率，扩大计算密度，从而达到极致的效率。
精度接近无损条件下，促进计算载体和智能模型实现微型化发展，属于一项重要任务，具有较高挑战性，为此需要针对神经网络实施轻量化设计，创新计算架构，提升计算速率，实现模型硬件化。
为此需要立足于软硬件两种角度，软件层面积极创新相关算法、模型，结合量化集散、矩阵分解以及轻量化模型打造高速率计算和微型化模型。
硬件角度需要优化设计存储模式，开展流水线设计，创新系统硬件结构。
人工智能平台和神经网络结构会直接影响计算量以及运算方式，极致的轻量化应该保证软硬件协同轻量化，基于人工智能应用场景促进算法、平台和芯片的全面融合，加速运行[1]。
深度学习在嵌入式设备上的应用综述
深度学习在嵌入式设备上的应用综述
王瀚文
【期刊名称】《应用能源技术》
【年(卷),期】2018(000)007
【摘要】鉴于深度学习在学术和工业领域的重要研究和应用,对目前深度学习在嵌入式系统上的应用进行详细的介绍,概述了深度学习在嵌入式设备上的研究现状,综述了深度学习的发展方向.首先介绍了嵌入式系统的研究背景与现状.其次简要概述了深度学习的几种典型结构模型,在此基础上详细综述了深度学习在嵌入式设备上的应用,最后进行了分析与总结,指出了深度学习在嵌入式设备上仍需要解决的问题及未来的研究方向.
【总页数】3页(P54-56)
【作者】王瀚文
【作者单位】哈尔滨市劳动保障信息中心,哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP316.8
【相关文献】
1.面向嵌入式设备的深度学习物体检测优化算法 [J], 戴雷燕;冯杰;董慧;杨小利
2.基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车的设计与研究 [J], 耿韶光
3.深度学习在极化SAR图像分类上的应用综述 [J], 毕海霞;魏志强
4.深度学习在水利行业上的应用综述 [J], 孙涛;王雷;付文博;傅罡;张颖
5.基于深度学习的目标检测研究与应用综述 [J], 吕璐;程虎;朱鸿泰;代年树
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基于TensorFlowLite的嵌入式智能设备开发
基于TensorFlowLite的嵌入式智能设备开发人工智能技术的快速发展使得智能设备在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
而嵌入式智能设备作为智能硬件的一种，具有体积小、功耗低、性能高等特点，被广泛应用于物联网、智能家居、智能医疗等领域。
在嵌入式智能设备的开发过程中，TensorFlowLite作为一款轻量级的深度学习框架，为开发者提供了便利。
本文将介绍基于TensorFlowLite的嵌入式智能设备开发相关内容。
什么是TensorFlowLiteTensorFlowLite是谷歌推出的针对移动端和嵌入式设备优化的深度学习框架。
相比于传统的TensorFlow框架，TensorFlowLite更加轻量级，适用于资源受限的设备。
TensorFlowLite支持多种硬件平台，包括Android、iOS和嵌入式设备，为开发者提供了跨平台的解决方案。
TensorFlowLite在嵌入式智能设备中的应用物体识别在嵌入式智能设备中，物体识别是一项常见的任务。
通过TensorFlowLite模型，嵌入式设备可以实现对图像中物体的快速准确识别。
这项技术在智能安防、智能零售等领域有着广泛的应用。
语音识别语音识别是另一个重要的应用场景。
借助TensorFlowLite模型，嵌入式智能设备可以实现对语音指令的识别和处理，从而实现语音控制等功能。
这项技术在智能音箱、智能家居等产品中得到了广泛应用。
动作识别动作识别技术可以帮助嵌入式智能设备感知用户的动作，并做出相应反馈。
通过TensorFlowLite模型，嵌入式设备可以实现对用户动作的实时监测和分析，为健康监测、运动训练等领域提供支持。
TensorFlowLite在嵌入式智能设备开发中的优势轻量级高效TensorFlowLite框架经过优化，具有较小的体积和内存占用，适合在资源受限的嵌入式设备上运行。
同时，TensorFlowLite在模型推理速度上也有较好的表现，可以实现快速高效的推理计算。
嵌入式系统中的人工智能算法
嵌入式系统中的人工智能算法嵌入式系统是一种专门设计用于特定应用领域的计算机系统，通常集成在其他设备中，比如汽车、手机和家用电器等。
随着科技的不断进步，嵌入式系统越来越普遍，而人工智能算法的嵌入则为其带来了更强大的功能。
本文将介绍嵌入式系统中常用的人工智能算法，并探讨其在不同应用领域的应用。
一、嵌入式系统中的机器学习算法机器学习算法是人工智能算法中的重要组成部分。
其通过训练样本来识别和预测模式，进而实现自主学习和决策能力。
在嵌入式系统中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。
这些算法可以应用于人脸识别、语音识别和图像处理等领域，提升嵌入式系统的智能化水平。
二、嵌入式系统中的深度学习算法深度学习是机器学习的分支，其以人工神经网络为基础，通过构建多层次的神经网络来实现对数据的学习和分析。
在嵌入式系统中，深度学习算法广泛应用于语音识别、自然语言处理和图像识别等任务中。
相比于传统的机器学习算法，深度学习能够更好地处理复杂、庞大的数据，并获得更高的准确率。
三、嵌入式系统中的遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟基因的交叉、变异和选择等过程，从而实现对问题的优化和求解。
在嵌入式系统中，遗传算法被广泛应用于自动控制、优化调度和电子电路设计等领域。
其优势在于可以找到问题的全局最优解，并且适用于多目标优化问题。
四、嵌入式系统中的强化学习算法强化学习算法是一种基于奖励和惩罚机制的学习方法。
在嵌入式系统中，强化学习算法常用于自主控制和决策任务，如机器人导航和智能交通系统等。
通过不断与环境交互，嵌入式系统可以学习到最优的行为策略，以实现特定任务的最佳效果。
综上所述，嵌入式系统中的人工智能算法为其赋予了更高的智能化水平和自主决策能力。
无论是机器学习算法、深度学习算法、遗传算法还是强化学习算法，它们都在不同的应用领域中发挥着重要作用。
随着技术的不断发展，嵌入式系统将更加智能化，为我们的生活带来更多便利和创新。
基于嵌入式深度学习的图像与点云融合研究
基于嵌入式深度学习的图像与点云融合研究基于嵌入式深度学习的图像与点云融合研究近年来，随着深度学习的快速发展，图像处理和点云处理已经成为计算机视觉领域的热门研究方向。
图像是以二维像素点的形式表示的，而点云是以三维点的形式表示的。
图像和点云之间存在着明显的差异和联系，将二者进行融合处理，可以获得更加丰富的信息以及更为准确的识别和分析结果。
嵌入式深度学习为图像与点云融合提供了独特的算法和模型，本文将对此进行深入探讨。
一、嵌入式深度学习的意义嵌入式深度学习是指将深度学习模型嵌入到指定的硬件平台上进行图像或点云处理。
相较于传统的图像或点云处理方法，嵌入式深度学习具有更高的处理速度和更小的计算资源占用。
在图像与点云融合中，嵌入式深度学习可以实现对多模态数据的联合处理，提高识别和分析的准确性和效率。
二、图像与点云融合的优势图像与点云融合可以充分利用图像和点云之间的互补性，从而获得更加全面和准确的信息。
例如，在三维物体检测和识别中，点云可以提供更为精确的几何信息，而图像可以提供更为丰富的纹理和颜色信息。
同时，图像与点云融合还能够克服单一模态数据的局限性，提高对复杂场景的理解和分析能力。
三、图像与点云融合的方法1.传统的图像与点云融合方法传统的图像与点云融合方法通常包括数据融合和特征融合两种方式。
数据融合是指将图像和点云数据进行拼接或叠加，生成新的多模态数据。
特征融合是指提取图像和点云数据的特征，然后将特征进行融合，得到融合后的特征表示。
传统方法需要手动设计特征提取和融合的算法，且对数据的预处理要求较高。
2.基于嵌入式深度学习的图像与点云融合方法嵌入式深度学习为图像与点云融合提供了更为高效和准确的处理方式。
主要通过将深度学习模型嵌入到指定的硬件平台上，实现对多模态数据的联合处理。
嵌入式深度学习方法不仅可以自动地学习特征和融合规则，还可以通过深度学习模型的迁移学习和增量学习，提高对复杂场景的识别和分析能力。
四、基于嵌入式深度学习的图像与点云融合应用1.自动驾驶自动驾驶技术中，准确地感知周围环境是实现安全行驶的关键。
yolov5 嵌入式 毕业设计
yolov5 嵌入式毕业设计
关于YOLOv5在嵌入式系统上的应用作为毕业设计是一个非常有
趣和具有挑战性的课题。
首先，让我们从YOLOv5本身开始，YOLOv5
是一种目标检测算法，它具有快速和准确的特点，适合在嵌入式系
统上进行部署。
在毕业设计中，你可以研究如何将YOLOv5模型优化
和适配到嵌入式系统上，以实现实时目标检测的功能。
首先，你可以研究YOLOv5的原理和算法，了解其在目标检测领
域的优势和特点。
然后，你可以深入研究嵌入式系统的硬件平台，
包括处理器、内存、存储等方面的特点和限制。
接着，你可以探索
如何对YOLOv5模型进行压缩和优化，以适配嵌入式系统的硬件环境，包括模型量化、剪枝、蒸馏等技术。
此外，你还可以考虑在嵌入式系统上实现目标检测的实时性要求，包括优化推理引擎、加速计算等方面的技术。
同时，你也可以
研究如何在嵌入式系统上进行模型的部署和调试，以实现整个目标
检测系统的功能。
在毕业设计中，你可以选择一个具体的嵌入式系统平台作为研
究对象，比如基于ARM架构的嵌入式系统，然后结合YOLOv5算法进
行实验和性能评估。
最后，你可以对优化后的YOLOv5模型在嵌入式系统上的实时目标检测性能进行评估和对比分析，从而得出结论和总结。
总的来说，YOLOv5在嵌入式系统上的应用作为毕业设计是一个涉及深度学习模型优化、嵌入式系统开发和性能优化等多个领域的综合课题，需要综合运用计算机视觉、深度学习、嵌入式系统等多方面的知识，具有一定的挑战性和研究意义。
希望以上内容能够对你有所帮助，祝你的毕业设计顺利成功！。
完成使用Python和深度学习算法开发的嵌入式智能设备
完成使用Python和深度学习算法开发的嵌入式智能设备近年来，随着深度学习技术的不断发展，嵌入式智能设备的应用也日益广泛。
在这一背景下，使用Python和深度学习算法开发嵌入式智能设备已经变得更加便捷和高效。
本文将介绍如何利用Python和深度学习算法开发嵌入式智能设备，并对其进行详细的解析。
一、嵌入式智能设备的概念及应用场景嵌入式智能设备是指将人工智能技术和嵌入式系统相结合的设备，它可以通过传感器、执行器等硬件设备实时采集数据，通过深度学习算法进行数据处理和决策，实现对不同环境的智能感知和自动化控制。
嵌入式智能设备在智能家居、智能医疗、智能交通等领域有着广泛的应用。
二、Python在嵌入式智能设备开发中的优势Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于深度学习算法的开发和应用中。
在嵌入式智能设备开发中，Python可以帮助开发人员快速实现数据采集、算法处理和硬件控制等功能，并且具有跨平台性和丰富的第三方库支持，可以轻松实现与不同硬件设备和操作系统的兼容。
三、如何使用Python和深度学习算法开发嵌入式智能设备1.选择合适的硬件平台：在选择硬件平台时，需要考虑设备性能、功耗和成本等因素，常用的硬件平台包括树莓派、Arduino等。
2.安装Python环境：在开发嵌入式智能设备时，需要在硬件平台上安装Python环境，以支持深度学习算法的开发和执行。
3.选择深度学习算法：根据实际需求选择合适的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并使用Python库（如TensorFlow、PyTorch等）进行算法的开发和训练。
4.数据采集和预处理：通过传感器采集环境数据，并对数据进行预处理和特征提取，以满足深度学习算法的输入要求。
5.模型部署和优化：将训练好的深度学习模型部署到嵌入式智能设备中，并对模型进行优化，以提高算法的执行效率和性能。
6.实时数据处理和控制：使用Python实现对数据的实时处理和分析，并通过执行器控制硬件设备，实现智能感知和自动化控制。
嵌入式系统人工智能与机器学习考试
嵌入式系统人工智能与机器学习考试（答案见尾页）一、选择题1. 嵌入式系统中，人工智能的主要应用领域是什么？A. 智能家居控制B. 自动驾驶汽车C. 医疗诊断D. 手机语音助手2. 机器学习中，哪个概念描述了通过训练数据自动找到规律的过程？A. 模型B. 特征C. 训练D. 测试3. 在嵌入式系统中，人工智能的实时处理能力对实现哪些功能至关重要？A. 机器人控制B. 安全监控C. 数据压缩D. 通信协议转换4. 在机器学习中，哪个概念描述了模型的预测能力？A. 网络结构B. 特征工程C. 模型评估D. 参数调整5. 嵌入式系统中，人工智能如何帮助提高能源效率？A. 优化处理器频率B. 减少硬件冗余C. 实现智能电源管理D. 增强系统安全性6. 机器学习中，哪个概念描述了特征选择的重要性？A. 特征提取B. 特征降维C. 特征规范化D. 特征交叉验证7. 嵌入式系统中，人工智能如何支持自动驾驶汽车的决策过程？A. 提供车辆位置信息B. 分析传感器数据C. 计算最佳行驶路径D. 与其他车辆通信8. 嵌入式系统人工智能与机器学习的基础知识A. 人工智能和机器学习的基本原理和算法B. 嵌入式系统的硬件平台和软件环境C. 嵌入式系统人工智能和机器学习的优化方法和技术D. 嵌入式系统人工智能和机器学习的测试和验证方法9. 嵌入式系统人工智能与机器学习的实际应用A. 智能家居和智能穿戴设备B. 自动驾驶和无人机技术C. 工业自动化和机器人技术D. 医疗健康和生物信息学10. 嵌入式系统人工智能与机器学习的数据处理和分析A. 数据挖掘和机器学习算法的应用B. 大数据处理和分析技术C. 数据隐私和安全问题D. 数据可视化和技术11. 嵌入式系统人工智能与机器学习的系统集成和管理A. 系统架构设计和技术选择B. 系统集成和测试技术C. 系统维护和升级技术D. 系统的可扩展性和可维护性12. 嵌入式系统人工智能与机器学习的标准化和规范化A. 国家和行业标准B. 技术规范和测试标准C. 人才培训和认证体系D. 行业自律和监管机制13. 嵌入式系统人工智能与机器学习的知识产权保护A. 专利申请和授权技术B. 商标注册和版权保护C. 商业秘密和保密技术D. 不正当竞争和纠纷解决机制14. 嵌入式系统人工智能与机器学习的绿色环保和可持续发展A. 节能减排技术和可再生能源应用B. 环境影响评估和认证技术C. 循环经济和资源利用效率提升技术D. 生态保护和可持续发展实践15. 嵌入式系统人工智能与机器学习的人才培养和教育A. 教育体系和课程设置B. 人才培养和引进策略C. 学术研究和创新实践D. 行业协作和国际合作16. 嵌入式系统人工智能与机器学习的未来展望A. 技术创新和发展趋势B. 应用场景和市场潜力C. 社会责任和伦理问题D. 人才培养和跨学科合作17. 嵌入式系统中，人工智能与机器学习结合最常见的应用场景是什么？A. 智能家居B. 工业自动化C. 航空航天D. 医疗诊断18. 在嵌入式系统人工智能中，哪项技术是实现机器学习的基础？A. 神经网络B. 支持向量机C. 决策树D. 随机森林19. 嵌入式系统中的机器学习算法通常用于解决哪种类型的问题？A. 大数据分析和预测B. 文本挖掘和信息检索C. 实时控制和优化D. 图像识别和语音识别20. 嵌入式系统中的人工智能与机器学习技术，哪个选项不属于机器学习的方法？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 神经网络21. 在嵌入式系统的开发过程中，如何确保人工智能与机器学习的有效集成？A. 采用高性能处理器B. 使用专门的开发工具和平台C. 进行充分的测试和验证D. 优化算法和硬件性能22. 嵌入式系统人工智能与机器学习的结合，对硬件性能有哪些要求？A. 更高的计算速度B. 更大的存储空间C. 更强的并行计算能力D. 更高的功耗23. 嵌入式系统中的人工智能与机器学习，哪个选项不是机器学习的应用？A. 自动驾驶汽车B. 智能制造生产线C. 语音助手和聊天机器人D. 手机屏幕解锁和面部识别24. 在嵌入式系统的设计中，如何平衡人工智能与机器学习的复杂性与资源消耗？A. 采用模块化设计B. 优化算法和硬件协同工作C. 使用轻量级模型和优化技术D. 减少对实时性的要求25. 嵌入式系统中的人工智能与机器学习，哪个选项不是人工智能的目标？A. 提高决策效率B. 增强自主学习能力C. 优化系统性能D. 提升用户体验26. 嵌入式系统人工智能与机器学习的基本原理是什么？A. 机器学习是一种数据驱动的方法，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。
C语言人工智能嵌入式开发深度学习芯片和边缘计算
C语言人工智能嵌入式开发深度学习芯片和边缘计算C语言人工智能嵌入式开发：深度学习芯片和边缘计算编程在现代科技领域发挥着重要的作用，而人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为计算机科学的重要领域之一，被广泛应用于各个行业。
为了更好地实现人工智能的应用，开发高效的深度学习芯片和边缘计算技术成为了当前的热点。
本文将带您深入了解C语言在人工智能嵌入式开发中的应用，重点讲解深度学习芯片和边缘计算的相关内容。
一、人工智能嵌入式开发概览人工智能嵌入式开发是指将人工智能算法和模型应用于嵌入式系统中，实现智能化的功能。
传统的人工智能算法需要大量的计算资源，而嵌入式设备通常资源有限，因此需要对算法和模型进行针对性的优化。
C语言作为一种高效且常用的编程语言，在嵌入式开发中具有重要的地位。
二、深度学习芯片的发展和应用深度学习芯片是指专门用于加速深度学习算法运算的硬件设备。
由于深度学习算法的复杂性和计算量大，传统的通用计算设备在处理深度学习任务时效率较低。
而深度学习芯片通过定制化的硬件结构和算法加速，显著提高了深度学习任务的计算效率。
C语言在深度学习芯片的开发过程中，可以用于底层驱动的编写和算法的优化，以提高芯片的性能和能耗。
三、边缘计算的重要性与应用边缘计算是一种将计算资源靠近数据源的分布式计算架构，可用于对海量数据的即时处理和分析。
在人工智能领域，边缘计算发挥着重要的作用。
C语言在边缘计算开发中具有广泛的应用，可编写嵌入式软件和底层驱动，有效地处理和传输大量的数据，并进行实时的智能决策和分析。
四、C语言在人工智能嵌入式开发中的优势和挑战C语言作为一种通用的编程语言，具有较高的执行效率和灵活性。
在人工智能嵌入式开发中，C语言的优势主要体现在以下几个方面：1. 低级别的硬件访问：C语言可以直接访问底层硬件资源，对芯片的驱动和底层算法进行优化。
2. 少量的存储空间：嵌入式设备通常存储空间有限，C语言以其简洁的语法和较小的代码体积，在有限的存储空间中发挥出色。
人工智能在嵌入式系统中的应用与研究
人工智能在嵌入式系统中的应用与研究一、引言随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。
嵌入式系统作为一种特殊的计算机系统，具有体积小、功耗低、性能高等特点，正逐渐成为人工智能技术应用的重要载体之一。
本文将探讨人工智能在嵌入式系统中的应用现状和未来发展趋势。
二、人工智能在嵌入式系统中的应用1. 机器学习算法在嵌入式系统中的应用在嵌入式系统中，由于资源受限的特点，传统的机器学习算法往往难以直接应用。
因此，研究者们提出了许多针对嵌入式系统的轻量级机器学习算法，如KNN、决策树等，以满足在资源受限情况下对数据进行处理和分析的需求。
2. 深度学习技术在嵌入式系统中的应用随着深度学习技术的快速发展，越来越多的深度学习模型被应用于嵌入式系统中。
通过对深度学习模型进行压缩和优化，可以在保证一定精度的情况下，将其部署到嵌入式设备上，实现对图像识别、语音识别等任务的高效处理。
3. 边缘计算与人工智能在嵌入式系统中的结合边缘计算是指将数据处理和分析功能放置在接近数据源头的位置，可以减少数据传输延迟和带宽占用。
人工智能与边缘计算相结合，可以使得嵌入式系统更加智能化和自主化，实现更加高效的数据处理和决策。
三、人工智能在嵌入式系统中面临的挑战1. 资源受限由于嵌入式系统资源受限，包括计算能力、存储空间等方面，如何在有限资源下实现复杂的人工智能算法仍然是一个挑战。
2. 实时性要求某些嵌入式系统对实时性要求非常高，而一些复杂的人工智能算法可能无法满足实时性要求，如何在保证算法准确性的同时提高实时性也是一个亟待解决的问题。
3. 安全性与隐私保护随着人工智能技术在嵌入式系统中的广泛应用，安全性和隐私保护问题变得尤为重要。
如何保护用户数据不被泄露或滥用，是当前亟需解决的问题之一。
四、未来展望随着人工智能技术不断发展和完善，相信在未来会有更多创新性的解决方案出现，解决当前人工智能在嵌入式系统中所面临的挑战。
同时，随着硬件技术的进步和成本的降低，嵌入式系统将会变得更加强大和智能化，为各行业带来更多便利和创新。
嵌入式系统设计中深度学习算法的应用研究
嵌入式系统设计中深度学习算法的应用研究摘要：本篇文章主要探讨了嵌入式系统设计中深度学习算法的应用研究。
嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，通常被用于自动化、物联网以及智能设备等领域。
随着深度学习算法的快速发展，越来越多的嵌入式系统开始利用深度学习算法来进行智能化的决策和分析。
本文介绍了嵌入式系统和深度学习算法的基本概念，并探讨了深度学习算法在嵌入式系统设计中的应用案例和挑战。
最后，本文提出了一些建议，以促进深度学习在嵌入式系统设计中的应用发展。
1. 引言嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，通常使用用于自动化、物联网、智能设备等领域。
相比于传统计算机系统，嵌入式系统通常具有较小的体积、较低的功耗和较高的可靠性要求。
而深度学习算法是当今人工智能领域取得巨大成功的一个分支，能够学习和模仿人类的大脑模式，对大量数据进行自动化处理和分析。
深度学习算法在语音识别、图像分类、自然语言处理等领域取得了重大突破。
2. 嵌入式系统与深度学习算法嵌入式系统设计需要考虑多种因素，包括功耗、计算能力、存储能力和实时性等。
深度学习算法在传统计算机系统上的应用已经取得了很多成功案例，但是在嵌入式系统设计中的应用面临一些挑战。
其中一个挑战是深度学习算法对计算资源的要求较高，而嵌入式系统的计算资源通常比较有限。
为了解决这个问题，研究人员正在探索如何将深度学习模型进行压缩和量化，以适应嵌入式系统的资源限制。
另一个挑战是实时性要求。
嵌入式系统通常要求在有限的时间内做出决策和响应。
然而，深度学习算法常常需要大量的计算时间，导致人们将其称之为“计算密集型”任务。
因此，在嵌入式系统中应用深度学习算法需要考虑如何通过算法优化和硬件加速等方式提高实时性能。
3. 深度学习在嵌入式系统设计中的应用案例尽管深度学习在嵌入式系统设计中面临一些挑战，但已经有许多成功的应用案例。
一个典型的应用案例是智能安防系统。
嵌入式系统可以通过深度学习算法对图像进行实时的目标检测和识别，从而实现智能监控和报警。
基于深度学习算法的嵌入式识别技术研究
基于深度学习算法的嵌入式识别技术研究深度学习算法是机器学习领域中的一种重要算法，它的出现和发展推进了人工智能领域的发展。
在实际应用中，基于深度学习算法的嵌入式识别技术也日益被广泛应用。
一、深度学习算法简介深度学习指的是由多层神经网络组成的机器学习算法。
深度学习算法本质上是一种模拟人脑神经网络的算法。
其主要特点是通过多层次的信息处理和提取，可以从大规模复杂数据中提取出有用的信息，并进行快速准确的分类、识别和预测。
深度学习算法是机器学习领域中的一种重要算法。
比如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等都是深度学习算法。
深度学习算法的主要优点是可以利用大数据进行自我学习和自我更新，从而提高模型的准确率和稳定性。
二、基于深度学习算法的嵌入式识别技术介绍嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，它可以被嵌入到其他设备中。
嵌入式系统的特点是具有小型化、低功耗、高性能等特点，因此被广泛应用于物联网、智能家居、智能交通等领域。
基于深度学习算法的嵌入式识别技术即将深度学习算法嵌入到嵌入式系统中，用以实现高效准确的物体识别、图像识别、语音识别等任务，具有以下特点：1.实时性：嵌入式系统需要对实时数据做出快速准确的响应。
2.低功耗：嵌入式系统需要保证能够在低功耗下正常运行。
3.高精度：嵌入式系统需要具备高准确性，能够应对各种复杂情况下的数据处理。
基于深度学习算法的嵌入式识别技术可以被广泛应用于安防监控、智能家居、智能交通、机器人等领域中，可以大大提高系统的智能化水平和自主决策能力。
三、基于深度学习算法的嵌入式识别技术实现方式基于深度学习算法的嵌入式识别技术的实现需要以下步骤：1.训练模型：通过使用深度学习算法对大量数据进行训练，得到较为准确的模型。
基于Jetson TX2的SAR船只目标检测实现
基于Jetson TX2的SAR船只目标检测实现
周玉金;谢宜壮;乔婷婷;冯杏
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。
然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR 船只目标检测技术应用。
为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的SAR目标检测算法Jetson TX2嵌入式平台实现研究。
设计了基于两个Jetson TX2嵌入式平台的实时SAR船只目标检测系统,通过两个Jetson TX2嵌入式平台协同工作有效提高了系统的处理能力,同时采用了以太网数据传输方式,保证了主机与Jetson TX2嵌入式平台的高速数据交互。
【总页数】6页(P426-431)
【作者】周玉金;谢宜壮;乔婷婷;冯杏
【作者单位】北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所;华北电力大学电气与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种基于全极化SAR数据广义多子视相干的海面船只目标检测方法
2.基于G0分布的高海况SAR船只目标检测方法
3.基于NVIDIA JetSon TX2的无人机双目
测距算法设计4.基于NVIDIA JetSon TX2的无人机双目测距算法设计5.NVIDIA Jetson TX2赋能终端设备实现人工智能
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开源
）
11
针对深度学习优化专用版
性能结果
•
（
）
• 测试网络：
• 超过已有实现接近
，
线程
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针对深度学习优化专用版
性能结果
•
（
）
• 测试网络：
• 超过已有实现
，
线程
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针对深度学习优化专用版
性能结果
•（）源自• 测试网络：• 超过已有实现 ，
线程
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小结
嵌入式深度学习
• 模型 • 框架 • 底层库 • 硬件
不符合
标准
ü
使用
• 并行化的处理
ü 如何切分矩阵？
8
针对深度学习优化专用版
9
针对深度学习优化专用版
01
优化
指令 预取距离参数
参数
02
03
函数
还要不要
？
函数优化，尽量连续写
并行化
到底在哪层？哪个 ？ 需要细粒度切分
10
针对深度学习优化专用版
性能结果
•
• 层 网络模型 （图像类应用）
• 单线程，超过已有实现 倍 （我们的
6
针对深度学习优化专用版
硬件平台
• • 嵌入式
合作用户
• 旷世科技
• 中科视拓（
）
• 猎豹移动
• 阅面科技
• 水滴科技
• 中科奥森
• • 陌陌 • 中兴移动，华为等
7
针对深度学习优化专用版
基于已有
•
开源项目
不是为深度学习优化的
差别
• 大矩阵
ü
中、小矩阵
为科学计算
• 能不能用
指令集
ü
在
没有使用，由于
• 支持
和
• 支持
，
• 支持
和
• 相比开源版本
等常用深度学习框架 提升明显，可达 倍以上
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进行中工作
• 针对
等
• 不采用
？
•
超过
一倍
16
18
• 模型参数定点化
ü
• 二值化
• 模型压缩技术
ü
ü 剪枝
ü
ü 基于哈希
4
嵌入式深度学习
•
，
，
• 裁剪
• 与模型适合 二值化
• 与底层优化库匹配
•
融合
深度学习框架
，
5
嵌入式深度学习
底层库
• 大量采用开源实现 •
• 我们主导的开源项目 • 获得 年中国计算机学会科学技术二等奖 • 多个深度学习项目依赖库 • 进入 公司
嵌入式平台深度学习
张先轶
澎峰科技
澎峰科技
• • 挖掘 潜能，引领客户性能
我们是：
• 领先的 计算的技术公司
• 覆盖服务器 嵌入式
• 独到的技术（
）
• 优秀的人才团队
ü 中科院 ü
2
嵌入式深度学习
目标
• 将深度学习的
• 手机，机器人等
•
，？
•
？？
计算迁移到移动平台
3
嵌入式深度学习
模型
• 模型不能太大，层数不过深