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题名基于海思Hi3531部署的红外小目标检测算法研究
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作者
傅晓雪
黄昶
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机构
华东师范大学通信与电子工程学院
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出处
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期151-164,共14页
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文摘
针对现有算法计算量大、实时性差、部署困难等问题,同时为满足红外探测系统对实时性及准确率的高要求,提出了一种部署于国产嵌入式芯片的轻量化算法,即YOLOv5-Tiny Hisi. YOLOv5-Tiny Hisi算法根据红外小目标特点对主干网络结构进行轻量化改造,并使用SIo U优化损失函数中的边界误差,提高了红外小目标定位的准确性.将YOLOv5-Tiny Hisi算法模型部署到海思Hi3531DV200嵌入式开发板上,利用芯片集成的神经网络加速引擎(neural network inference engine, NNIE)对网络推理进行加速.在公开数据集上的实验结果表明,该算法能够大幅度降低参数量和模型大小,与YOLOv5相比,在平均精度上的提升了1.52%.在海思Hi3531DV200嵌入式开发板上对分辨率为(1 280×512)像素的单张图像推理速度可达到35帧/s,召回率可达到95%,满足了红外探测系统对实时性和准确率的要求.
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关键词
红外小目标检测
嵌入式系统
YOLOv5
神经网络加速引擎
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Keywords
infrared small target detection
embedded system
YOLOv5
neural network inference engine
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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