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统一驱动与能力抽象结合的无人机载荷虚拟化方法及实现
1
作者
李晓娟
周兴社
+2 位作者
张羽
姚远
杨刚
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期406-416,共11页
随着无人机及其集群应用不断深入并日益广泛,无人机载荷呈现种类多样、形态异构、接口复杂等特点,但同时要求系统能快速接入并高效管理载荷。为了解耦无人机载荷与系统平台的紧密关系,扩展对异构载荷的兼容能力,提出一种新型的载荷设备...
随着无人机及其集群应用不断深入并日益广泛,无人机载荷呈现种类多样、形态异构、接口复杂等特点,但同时要求系统能快速接入并高效管理载荷。为了解耦无人机载荷与系统平台的紧密关系,扩展对异构载荷的兼容能力,提出一种新型的载荷设备虚拟化方法。提出分层驱动模型,实现载荷硬件设备和驱动软件的解耦,使载荷设备接入过程标准化,该模型通过软硬件协同实现;提出基于“能力”的载荷抽象,解耦载荷应用功能及其设备实体;给出了载荷虚拟化方法具体实现及其典型验证实例。上述载荷设备虚拟化方法通过载荷应用、载荷驱动及载荷设备的软硬件解耦,增强了系统接入不同载荷的兼容性及扩展性,提高了统一管理多种载荷的效率。
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关键词
无人机载荷
虚拟化
标准化接入
能力抽象
软硬件融合
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职称材料
基于YOLOv5的轻量化交通标志检测方法
被引量：
33
2
作者
张上
王恒涛
冉秀康
《电子测量技术》
北大核心
2022年第8期129-135,共7页
针对目前交通标志检测算法存在网络复杂度高、计算量大、边缘端部署难度高。提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志目标检测算法。通过增加注意力机制,使用CBAM和CA融合的方式,强化检测模型抗干扰能力;通过FPGM剪枝,对模型进行了压缩,降...
针对目前交通标志检测算法存在网络复杂度高、计算量大、边缘端部署难度高。提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志目标检测算法。通过增加注意力机制,使用CBAM和CA融合的方式,强化检测模型抗干扰能力;通过FPGM剪枝,对模型进行了压缩,降低计算量、提高推理速度;通过软硬件融合设计,实现YOLOv5s模型与硬件融合,形成一整套完整的移动智能交通标志目标检测系统;结果表明,增加多种注意力机制后,模型精度提高了2.8%。在极限剪枝的情况下,模型仅有0.54 MB。在Jetson Nano(20 W)的环境下,检测速度达21帧/s,满足实时的交通标志检测。
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关键词
目标检测
注意力机制
模型剪枝
软硬件融合
YOLOv5
FPGM
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职称材料
题名
统一驱动与能力抽象结合的无人机载荷虚拟化方法及实现
1
作者
李晓娟
周兴社
张羽
姚远
杨刚
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期406-416,共11页
基金
国家自然科学基金重点课题(62032018)
国家自然科学基金面上项目(62172336)资助。
文摘
随着无人机及其集群应用不断深入并日益广泛,无人机载荷呈现种类多样、形态异构、接口复杂等特点,但同时要求系统能快速接入并高效管理载荷。为了解耦无人机载荷与系统平台的紧密关系,扩展对异构载荷的兼容能力,提出一种新型的载荷设备虚拟化方法。提出分层驱动模型,实现载荷硬件设备和驱动软件的解耦,使载荷设备接入过程标准化,该模型通过软硬件协同实现;提出基于“能力”的载荷抽象,解耦载荷应用功能及其设备实体;给出了载荷虚拟化方法具体实现及其典型验证实例。上述载荷设备虚拟化方法通过载荷应用、载荷驱动及载荷设备的软硬件解耦,增强了系统接入不同载荷的兼容性及扩展性,提高了统一管理多种载荷的效率。
关键词
无人机载荷
虚拟化
标准化接入
能力抽象
软硬件融合
Keywords
UAV payload
virtualization
access control
capability
unified driver model
分类号
V247.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于YOLOv5的轻量化交通标志检测方法
被引量：
33
2
作者
张上
王恒涛
冉秀康
机构
三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学电气与新能源学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第8期129-135,共7页
文摘
针对目前交通标志检测算法存在网络复杂度高、计算量大、边缘端部署难度高。提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志目标检测算法。通过增加注意力机制,使用CBAM和CA融合的方式,强化检测模型抗干扰能力;通过FPGM剪枝,对模型进行了压缩,降低计算量、提高推理速度;通过软硬件融合设计,实现YOLOv5s模型与硬件融合,形成一整套完整的移动智能交通标志目标检测系统;结果表明,增加多种注意力机制后,模型精度提高了2.8%。在极限剪枝的情况下,模型仅有0.54 MB。在Jetson Nano(20 W)的环境下,检测速度达21帧/s,满足实时的交通标志检测。
关键词
目标检测
注意力机制
模型剪枝
软硬件融合
YOLOv5
FPGM
Keywords
target detection
attention mechanism
model pruning
integration of software and hardware
YOLOv5
FPGM
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
统一驱动与能力抽象结合的无人机载荷虚拟化方法及实现
李晓娟
周兴社
张羽
姚远
杨刚
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于YOLOv5的轻量化交通标志检测方法
张上
王恒涛
冉秀康
《电子测量技术》
北大核心
2022
33
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职称材料
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