基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块设计与实现

为解决基于深度学习目标检测模型规模大、在边缘设备上难以部署的问题, 以YOLO目标检测模型为例, 设计实现基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块。该系统使用剪枝、量化后的压缩模型, 在FPGA实现神经网络前向推理加速, 在ARM中实现加速器调度。实验结果表明, 部署至Xilinx ZCU102开发板上, 该模块在200 MHz工作频率下, 平均计算性能达到425.8 GOP/s, 推理压缩模型速度达到30.3 fps, 模块功耗为3.56 W, 证明该加速模块具备可配置性。     

多变量统计过程控制在烟叶打叶复烤过程中应用

为实现对打叶复烤过程片烟结构的多个指标同时进行过程监控,保证片烟质量的稳定,以在云南省公司打叶复烤厂抽取的2009年片烟为样本,通过多变量统计分析,运用多变量T2控制图对打叶复烤过程片烟结构3个指标的稳定状况进行判断,并运用Bonferroin不等式原理对失控小组各个变量进行检验。结果表明,第7、11、17个小组打叶复烤过程稳定性出现失控,失控原因主要是小片率和中片率偏高。多元统计T2控制图可以对多变量同时监控,Bonferroin检验法对查找失控变量有一定的参考价值,多变量统计过程控制可以在打叶复烤过程得到有效应。图1,表2,参13。     

基于FPGA的SSD目标检测硬件加速器设计

设计了一种基于FPGA的目标检测算法的硬件加速器, 采用循环分块和循环展开的方式来优化卷积池化循环, 可以以任意并行度进行卷积和池化计算。使用一种基于AXI总线的数据重排序方式, 在不带来额外硬件资源开销的情况下, 对特征图进行重排序, 可以降低数据传输时间。将该硬件加速器部署至Xilinx ZCU 102开发板进行验证, 结果表明SSD算法前向推理性能为534.72 GOPS, 推理时间为113.81 ms。     

基于最大最小公平性的异构VLC/RF网络资源分配算法

为了充分挖掘可见光通信(visible light communication,VLC)和射频(radio frequency,RF)通信的优势,提出了一种室内混合VLC/RF异构无线网络传输模型.针对该模型,考虑用户最大最小公平性、网络带宽约束以及最大发射功率约束条件,以用户需求速率门限值作为资源分配的重要条件,提出...     

基于机器视觉的金手指外观缺陷检测

针对人工检测金手指缺陷的局限性,提出用图像处理技术进行金手指缺陷的自动检测。首先对采集到的待检金手指图像进行预处理,然后对增强后的图像进行缺陷提取和几何特性分析,实验证明了该算法的有效性。