【摘 要】
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在目标检测领域中人工智能具有十分优异的性能。但是算法的部署还面临着比较大的问题。首先,深度学习网络性能的提升往往依托于服务器的庞大算力,难以在嵌入式设备上运行,限制了算法的应用场景。其次,云端部署方案需要传输大量的数据,时延高且占用本地带宽,提高了系统的使用成本。针对以上存在的问题,本工作提出了一套可在嵌入式设备上部署与推断的工装识别解决方案,本课题主要研究内容如下:1、本工作对相关原理知识与方案
【基金项目】
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杭州电子科技大学与“杭州祐全科技发展有限公司”的校企合作项目。；
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在目标检测领域中人工智能具有十分优异的性能。但是算法的部署还面临着比较大的问题。首先,深度学习网络性能的提升往往依托于服务器的庞大算力,难以在嵌入式设备上运行,限制了算法的应用场景。其次,云端部署方案需要传输大量的数据,时延高且占用本地带宽,提高了系统的使用成本。针对以上存在的问题,本工作提出了一套可在嵌入式设备上部署与推断的工装识别解决方案,本课题主要研究内容如下:1、本工作对相关原理知识与方案可行性进行了理论分析,确定了数据的处理流程,系统的基本结构,对比了多种可行性方案的优缺点。2、本工作基于硬件平台设计理念完成对网络的优化,采用You only look once（YOLO）作为基准网络模型,通过引入流水线处理架构,使用模型切分、数据量化、环形缓存、并行筛选等一系列加速手段,将网络的推理速度提高了2.5倍。3、本工作设计了一套以海思Hi3559A作为主处理器的嵌入式主控系统,通过对系统逻辑的设计、多核部署方案的优化、视频编解码方案的选择以及通信协议的制定,成功地将工装识别算法运行在嵌入式设备上。4、本工作设计了一套计算机端的检测控制台,实现对设备的管理与网络识别结果的显示,实时地监控系统的工作状态。经过测试,使用本文的方案,可以在Hi3559A处理器上将后厨工装识别速度提高到每秒28帧,同时功耗仅为5.5W。在保证网络模型一定复杂度的同时大幅度提高算法的实时性。
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