【摘 要】
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海洋生物识别对海洋环境监测与探索有着重要的意义,利用卷积神经网络算法实现海洋生物检测已经可以达到良好的效果。本文以实现低功耗高精度的海洋生物识别算法为目的,提出了在FPGA嵌入式平台上实现一种基于卷积神经网络的海洋生物识别算法。本文的研究内容主要分为两个部分:针对卷积神经网络在海洋生物识别领域的特点,在YOLOv3网络结构的基础上进行改进,提出了一种应用于该领域的多尺度特征融合改进方法,利用了YO
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海洋生物识别对海洋环境监测与探索有着重要的意义,利用卷积神经网络算法实现海洋生物检测已经可以达到良好的效果。本文以实现低功耗高精度的海洋生物识别算法为目的,提出了在FPGA嵌入式平台上实现一种基于卷积神经网络的海洋生物识别算法。本文的研究内容主要分为两个部分:针对卷积神经网络在海洋生物识别领域的特点,在YOLOv3网络结构的基础上进行改进,提出了一种应用于该领域的多尺度特征融合改进方法,利用了YOLOv3中原有的特征提取结构,通过增加特征融合通道来提升海洋生物识别的检测效果。根据Mosaic数据增强原理提出了适用于水下环境中的数据增强改良方法,生成更具有海洋环境特征的水下增强数据图像,进一步提高网络的检测和定位精度。根据海洋生物识别网络结构的差异性,提出了一种基于深度学习处理单元结构的FPGA硬件设计,根据该单元结构分别设计了多时钟域、同步复位和数据总线等模块,实现了一种支持多类型网络结构部署及运行的卷积神经网络加速平台,该平台可以通过量化及硬件结构混合编译,使卷积神经网络在FPGA平台中快速部署。最后,在硬件平台中搭建并测试了改进的海洋生物识别网络,达到了良好的检测效果。本系统设计对于海洋生物识别应用场景有较高的检测精度,相比于传统硬件平台,本次实验中所设计的FPGA硬件结构以更低的检测功耗实现了识别与定位的目标,完成了在小体积低能耗平台的海洋生物识别算法设计与部署。
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