【摘 要】
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随着人们对智慧城市,智慧安防的需求越来越大,智能视频技术不断发展,行为识别技术在智能视频系统中不可或缺。目前的行为识别算法难以在较低算法复杂性的条件下实现高识别率,所以本文主要研究与设计低运算量、高准确率的行为识别算法,并完成基于FPGA的算法硬件验证。本文首先对不同算法结构的性能进行对比与分析,选择低运算量而准确率相对较高的Res Net-50+LSTM算法结构,识别准确率为79.10%。为了进
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随着人们对智慧城市,智慧安防的需求越来越大,智能视频技术不断发展,行为识别技术在智能视频系统中不可或缺。目前的行为识别算法难以在较低算法复杂性的条件下实现高识别率,所以本文主要研究与设计低运算量、高准确率的行为识别算法,并完成基于FPGA的算法硬件验证。本文首先对不同算法结构的性能进行对比与分析,选择低运算量而准确率相对较高的Res Net-50+LSTM算法结构,识别准确率为79.10%。为了进一步提高准确率,本文在Res Net-50+LSTM的算法结构上引入负反馈注意力机制,设计单层注意力层与多层注意力层方案,并重构损失函数,最终单层注意力层方案在整体运算量增加很少的情况下,准确率提高到85.79%。最后为了降低硬件运算量与权重存储空间,本文采用定点化量化方式,实验结果表明参数量下降75%,准确率达85.75%。为了验证算法在实际应用部署中的准确率和速度,本文基于FPGA平台完成了算法硬件加速方案的验证。从数据复用和并行运算上考虑,设计与实现了在输入与输出通道上双重并行的基于FPGA的神经网络加速器。经测试,工作频率为100MHz时,行为识别准确率为84.8%,识别速度达65f/s。
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