基于嵌入式Jetson TX2的高原鼠兔目标检测 被引量：1

1

作者 陈海燕 贾明明 +1 位作者 赵文力 王婵飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期98-103,共6页

高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,但传统的高原鼠兔智能监测系统的目标检测硬件设备大,在抽样采集数据时移动性较弱。针对此问题,提出一种可部署到便携式设备Jetson TX2上的基于改进YOLOv3模型的目标... 高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,但传统的高原鼠兔智能监测系统的目标检测硬件设备大,在抽样采集数据时移动性较弱。针对此问题,提出一种可部署到便携式设备Jetson TX2上的基于改进YOLOv3模型的目标检测方法。该方法将YOLOv3的主干网络DarkNet53替换成MobileNet,并利用剪枝、微调等方法构建轻量级高原鼠兔目标检测模型,再将轻量化模型部署到Jetson TX2上。自然场景下高原鼠兔目标检测实验的结果表明:所提方法的检测平均精度(AP)、每秒检测帧数(FPS)和模型大小分别为97.36%、36和14.88 MB,优于主干网络替换后未裁剪的YOLOv3模型及原始YOLOv3模型,相较于原YOLOv3模型,AP在仅下降1.05个百分点的情况下,FPS提升了620%,模型大小压缩了93.67%,能够部署在便携设备上进行实时且准确的高原鼠兔目标检测。 展开更多

关键词 目标检测 YOLOv3 轻量化 模型剪枝 Jetson tx2 高原鼠兔

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基于YOLO v5-Jetson TX2的秸秆覆盖农田杂草检测方法 被引量：11

2

作者 王秀红 王庆杰 +3 位作者 李洪文 何进 卢彩云 张馨悦 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期39-48,共10页

玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题,提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检... 玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题,提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检测方法。运用深度学习技术对玉米苗期杂草图像的高层语义信息进行提取与分析,构建玉米苗期杂草检测模型。在YOLO v5s模型的基础上,缩小网络模型宽度对其进行轻量化改进。为平衡模型检测速度和检测精度,采用TensorRT推理加速框架解析网络模型,融合推理网络中的维度张量,实现网络结构的重构与优化,减少模型运行时的算力需求。将模型迁移部署至Jetson TX2移动端平台,并对各模型进行训练测试。检测结果表明,轻量化改进YOLO v5ss、YOLO v5sm、YOLO v5sl模型的精确率分别为85.7%、94%、95.3%,检测速度分别为80、79.36、81.97 f/s,YOLO v5sl模型综合表现最佳。在Jetson TX2嵌入式端推理加速后,YOLO v5sl模型的检测精确率为93.6%,检测速度为28.33 f/s,比模型加速前提速77.8%,能够在保证检测精度的同时实现玉米苗期杂草目标的实时检测,为硬件资源有限的田间精准除草作业提供技术支撑。 展开更多

关键词 杂草检测 秸秆覆盖 YOLO v5s模型 Jetson tx2 模型迁移

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基于Jetson TX2的SAR船只目标检测实现 被引量：7

3

作者 周玉金 谢宜壮 +1 位作者 乔婷婷 冯杏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第2期426-431,共6页

深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用。为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的... 深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用。为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的SAR目标检测算法Jetson TX2嵌入式平台实现研究。设计了基于两个Jetson TX2嵌入式平台的实时SAR船只目标检测系统,通过两个Jetson TX2嵌入式平台协同工作有效提高了系统的处理能力,同时采用了以太网数据传输方式,保证了主机与Jetson TX2嵌入式平台的高速数据交互。 展开更多

关键词 Jetson tx2 SAR图像 船只检测

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基于JetsonTX2处理器的星载操作系统设计与验证 被引量：5

4

作者 赵丽 李超 +3 位作者 王冰 田帅虎 林博轩 徐婧瑶 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2022年第5期51-59,共9页

面向高可靠、高性能、生态优良、自主可控的星载操作系统需求,文章基于英伟达人工智能升级版(Jetson TX2)处理器对Linux操作系统进行了空间环境下可靠启动、高速数据传输、智能应用框架的改进设计。在可靠启动方面,设计了Linux内核和文... 面向高可靠、高性能、生态优良、自主可控的星载操作系统需求,文章基于英伟达人工智能升级版(Jetson TX2)处理器对Linux操作系统进行了空间环境下可靠启动、高速数据传输、智能应用框架的改进设计。在可靠启动方面,设计了Linux内核和文件系统4份冗余结构,实现了操作系统的可靠启动和数据自主恢复策略。在高速数据传输方面,开展了高速串行传输接口(PCIE)数据传输的双缓冲区设计,改进了高速接口数据的传输性能。在好用易用方面,设计了智能应用管理框架,实现了App上注及App全生命周期管理模式。经过在Jetson TX2硬件平台测试验证,结果表明:改进后的星载操作系统支持内核、文件系统故障情况的可靠启动及主动恢复,PCIE高速数据传输速率大幅提升,智能应用管理支持128种不同功能App上注及加载运行,可为天基高速计算系统应用设计提供参考。 展开更多

关键词 星载操作系统 Jetson tx2处理器 智能应用 LINUX操作系统

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基于NVIDIA TX2模块的双目视觉信号采集系统设计 被引量：3

5

作者 李鹏飞 王云飞 卢荣胜 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第2期75-79,共5页

针对汽车零配件胶体三维信息检测面临的缺失高帧率、采集实时性的问题,设计了一套基于嵌入式模块的双目视觉信号采集系统。该系统以NVIDIA TX2为核心,在Linux系统下控制4路板级相机采集图像,达到实时控制其中2路相机进行采集、处理、发... 针对汽车零配件胶体三维信息检测面临的缺失高帧率、采集实时性的问题,设计了一套基于嵌入式模块的双目视觉信号采集系统。该系统以NVIDIA TX2为核心,在Linux系统下控制4路板级相机采集图像,达到实时控制其中2路相机进行采集、处理、发送的效果。测试表明,该系统体积小,方便移动,处理、传输2路相机中心线速度最高可达140 fps,为PC机后续实时处理提供了保障,具有较好的实用价值。 展开更多

关键词 嵌入式NVIDIA tx2 4路图像采集 中心线提取 实时性 以太网

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基于Jetson TX2的老人跌倒监护设计 被引量：3

6

作者 张晓华 《现代电子技术》 2022年第20期45-48,共4页

为减少“空巢老人”因发生跌倒而遭受的后继伤害,助力人工智能在居家环境中的应用落地,文中提出一种基于通用边缘智能平台的老人跌倒监护设计。该设计以边缘智能平台为核心,实时采集高清摄像头的视频数据,并对视频帧进行运动目标提取和... 为减少“空巢老人”因发生跌倒而遭受的后继伤害,助力人工智能在居家环境中的应用落地,文中提出一种基于通用边缘智能平台的老人跌倒监护设计。该设计以边缘智能平台为核心,实时采集高清摄像头的视频数据,并对视频帧进行运动目标提取和人体跌倒姿态识别,在跌倒发生时能实时给监护人发送告警信息,以便获得及时救助。同时,在Jetson TX2平台上构建机器视觉开发环境,利用Darknet深度学习框架和预训练权重模型实现人体识别和跌倒监测,基于OpenCV和腾讯云短信技术分别实现本地端图形方式和远程端短信方式的报警功能。测试结果表明,文中的设计方案能够实时、精确地监测跌倒异常,无需佩戴,适合老人的使用习惯,且具有实现简单、易于部署的优点,可为跌倒监护提供一种低成本的方案。 展开更多

关键词 跌倒监护 Jetson tx2 视频数据采集 机器视觉 运动目标提取 人体识别 告警信息发送 系统测试

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一种基于TX2平台的改进YOLOv3红绿灯检测算法 被引量：4

7

作者 常飞翔 刘元盛 +2 位作者 李中道 路铭 张军 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第8期1-6,共6页

针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法。从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线... 针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法。从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线数据测试中,模型的平均精度提高了34%,参数量压缩至11.9%,帧速率可达18帧/s,在实际环境测试中,对不规则摆放的园区红绿灯以及10 km实际路段下红绿灯的正确识别率分别为94.75%、92.7%。 展开更多

关键词 红绿灯识别 YOLOv3 tx2平台 锚框 模型压缩

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基于TX2的嵌入式无人智能监测系统设计与实现 被引量：4

8

作者 杨宇 刘宇红 +3 位作者 张荣芬 彭燕 孙雨琛 赵明姣 《现代电子技术》 北大核心 2020年第8期183-186,共4页

为解决诸如"空巢老人"远程监测的难题,改善现有监测系统存在的时效性及智能性等方面欠缺,提出一款基于TX2的嵌入式无人智能监测系统。该系统以图像微型处理器为控制核心,实时处理CMOS图像传感器采集的图像数据,对图像中被监... 为解决诸如"空巢老人"远程监测的难题,改善现有监测系统存在的时效性及智能性等方面欠缺,提出一款基于TX2的嵌入式无人智能监测系统。该系统以图像微型处理器为控制核心,实时处理CMOS图像传感器采集的图像数据,对图像中被监测人的体态及面部表情进行识别,对跌倒、面部表情痛苦等危险异常情况进行报警。在嵌入式平台上采用Tornado+WSGI+Apache技术搭建Web服务器,通过4G技术Android终端可以远程连接嵌入式平台实时获取报警信息及监控视频数据,并根据需要远程调节监测终端运动及摄像头角度,以达到360°无盲区监测。经测试,该系统工作稳定,具有操作简单、稳定可靠、智能监测等特点。 展开更多

关键词 智能监测 系统设计 tx2 4G技术 人工智能 实验测试

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基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法 被引量：3

9

作者 刘影 姚振鑫 《农业装备与车辆工程》 2020年第7期49-53,65,共6页

提出了一种基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法,首先,利用车道线检测来去除原始图像中的部分背景,并在此基础上使用自适应Canny边缘检测方法提取出交通信号灯的RoI(感兴趣区域)。为解决大多数深度学习网络对小目标检测效果... 提出了一种基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法,首先,利用车道线检测来去除原始图像中的部分背景,并在此基础上使用自适应Canny边缘检测方法提取出交通信号灯的RoI(感兴趣区域)。为解决大多数深度学习网络对小目标检测效果较差的问题,设计了一种小型但高效卷积神经网络TlNet来对交通信号灯进行分类。实验结果表明,该算法可以在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上对各种路况下的交通信号灯均取得较好的处理效果,实时性达到34 fps。 展开更多

关键词 交通信号灯 辅助驾驶 TlNet NVIDIA Jetson tx2

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基于改进YOLOv7-tiny的轻量化道路目标检测算法 被引量：2

10

作者 何泽江 蒋淑霞 柳霞 《汽车技术》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页

针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主... 针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主干网络,同时提出轻量型多尺度特征(LMS)模块优化颈部网络;最后,使用西格玛线性单元(SiLU)激活函数加速模型收敛,采用MPDIoU损失函数进一步提高检测精度。试验结果表明:改进后的模型参数量减少18.3%,计算量降低15.0%,且所有类别平均检测精度上升1.1%。在Jetson TX2中,使用TensorRT加速后的检测速度达到48帧/s,基本满足道路目标检测的实时性要求。 展开更多

关键词 自动驾驶 YOLOv7-tiny 道路目标检测 轻量化 Jetson tx2

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多部位皮肤检测研究及其在洗浴机器人中的应用

11

作者 李平 喻洪流 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期1-8,29,共9页

为了应对人口老龄化带来的挑战,并使洗浴机器人能够针对不同皮肤部位采用适当的洗浴模式,对多部位皮肤检测及其在洗浴机器人中的应用进行了研究。在前期研究的基础上,选取了4种典型目标检测算法,扩充了原始数据集,并基于迁移学习进行多... 为了应对人口老龄化带来的挑战,并使洗浴机器人能够针对不同皮肤部位采用适当的洗浴模式,对多部位皮肤检测及其在洗浴机器人中的应用进行了研究。在前期研究的基础上,选取了4种典型目标检测算法,扩充了原始数据集,并基于迁移学习进行多部位皮肤检测。建立了综合评价指标以评估算法性能,在Tesla T4和TX2平台上对性能最佳的模型进行部署和测试,并将其应用于洗浴机器人中。结果显示:数据集类不平衡的改善可使检测精度平均提升18%;YOLOv5s算法在精度与模型大小之间达到了最佳平衡,能够在Tesla T4和TX2平台上进行实时检测,并在水汽环境中实现对不同部位皮肤的识别。通过TX2平台集成视觉传感器,进行目标点三维位姿建模和联合实验,控制机器人到达背部区域的成功率为92%,使用点云作为监督信息可将此成功率提升至100%。改善类不平衡可以显著提升多部位皮肤检测的准确性,YOLOv5s在平衡精度和模型大小方面表现出色,有效满足了洗浴机器人多部位皮肤检测的需求。 展开更多

关键词 皮肤检测 洗浴机器人 YOLOv5s算法 迁移学习 tx2平台

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痕量Fe(Ⅲ)条件下MXene/PMS控制腐殖酸-镉复合污染

12

作者 任乐晨 徐一航 +8 位作者 陈龙雨 张旭东 鲁旭康 李杰 胡学伟 李晨 宋浩然 赵群 田森林 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3102-3110,共9页

本文提出了一种在痕量Fe(Ⅲ)条件下,利用MXene/单过硫酸盐(PMS)体系同步控制HA-Cd复合污染方法.结果表明,腐殖酸存在下,过渡金属碳/氮氧化(MXene)材料对Cd^(2+)的吸附去除率从70%降低至48%,添加0.5μmol/L Fe(Ⅲ)和50μmol/L PMS能够将C... 本文提出了一种在痕量Fe(Ⅲ)条件下,利用MXene/单过硫酸盐(PMS)体系同步控制HA-Cd复合污染方法.结果表明,腐殖酸存在下,过渡金属碳/氮氧化(MXene)材料对Cd^(2+)的吸附去除率从70%降低至48%,添加0.5μmol/L Fe(Ⅲ)和50μmol/L PMS能够将Cd^(2+)的去除率提高到60%以上.PMS的添加量过多或不足均会抑制Cd^(2+)的去除.将Fe(Ⅲ)从1.0μmol/L降到0.3μmol/L会促进Cd^(2+)的去除.MXene材料的强还原性及其与金属离子之间的强相互作用,触发了Fe(Ⅲ)/Fe(Ⅱ)循环并抑制了铁离子的水解,实现了中性条件下HA-Cd复合污染的高效去除.反应体系生成的活性物种主要为羟基自由基和硫酸根自由基.在西江原水背景条件下,该技术保持了良好的去除效果. 展开更多

关键词 Ti3C2Tx Mxene CD 高级氧化 Fe(Ⅲ) 过一硫酸盐

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基于嵌入式GPU的汗孔识别算法并行设计 被引量：3

13

作者 刘义鹏 曾宏翔 +2 位作者 王海霞 杨熙丞 陈朋 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期76-79,共4页

基于NVIDIA Jetson Tx2平台,结合Open CV计算机视觉库与计算统一设备架构(CUDA)程序设计,对汗孔特征提取与匹配算法实现了并行设计。实验结果表明:并行设计算法能够实现最多180倍的加速,推动指纹匹配算法在嵌入式系统领域的应用。

关键词 汗孔 指纹识别 NVIDIA Jetson tx2 计算统一设备架构

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基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法研究 被引量：1

14

作者 张良 李鑫 +2 位作者 赵晓敏 蒋瑞洋 张国栋 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第1期9-14,共6页

针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题,提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法:将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化,部署于嵌入式平台;以YOLOv4-tiny模型作... 针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题,提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法:将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化,部署于嵌入式平台;以YOLOv4-tiny模型作为算法的基本架构,结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想,同时增加1个YOLO层,提出YOLOv4-tiny+3L+SPP+CBAM网络模型。将2种方法在FLIR数据集上进行训练与测试,并在Jetson TX2嵌入式平台上进行试验,试验结果表明:相较于原始网络YOLOv4-tiny,所提出的第1种方法平均准确率降低0.54%,推理速度提升86.43%(帧速率达26.1帧/s);提出的第2种方法平均准确率提升16.21%,推理速度降低22.86%(帧速率达10.8帧/s)。2种方法均可兼顾准确率和实时性,能够满足车前红外行人检测的需要。 展开更多

关键词 目标检测 红外图像 开源推理加速库 注意力机制 Jetson tx2平台

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基于迁移学习的永磁除铁器输送带断裂检测 被引量：4

15

作者 李现国 刘晓 冯欣欣 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期66-72,80,共8页

为解决现有的永磁自卸除铁器输送带断裂检测方法不精确、检测装置易损坏、安装复杂的问题,提出一种基于迁移学习的视频检测方法。首先采用模板匹配技术选取弃铁输送带的特征图像,得到源图像中的ROI区域;然后通过对图片进行随机旋转、裁... 为解决现有的永磁自卸除铁器输送带断裂检测方法不精确、检测装置易损坏、安装复杂的问题,提出一种基于迁移学习的视频检测方法。首先采用模板匹配技术选取弃铁输送带的特征图像,得到源图像中的ROI区域;然后通过对图片进行随机旋转、裁剪、亮度变换扩充数据量,并自制了数据集;随后基于Fine Tuning迁移学习方法,使用Pytorch架构,利用Python语言对ResNet18网络模型进行训练,解决了因样本数量不足、学习效果差的问题。实验结果表明:弃铁输送带断裂检测的准确率可达93.74%,图像处理速度为17帧/s;将训练好的ResNet18网络模型布署到Jetson TX2嵌入式开发平台,当检测到故障时可现场实时报警;通过TCP/IP协议与监控终端系统进行数据通信,进行数据与输送带图像的实时显示,最终构建弃铁输送带断裂检测系统。 展开更多

关键词 永磁除铁器 弃铁输送带 迁移学习 断裂检测 ResNet18 Jetson tx2

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磷化钼/MXene催化剂的电子结构调控及其析氢性能

16

作者 张嘉城 杜飞翔 +1 位作者 肖生福 李运勇 《新能源进展》 北大核心 2025年第3期251-256,共6页

面对不可再生资源的枯竭和绿色可持续的需要,亟需寻找廉价高效的非贵金属基催化剂来替代贵金属基催化剂在电解水析氢反应(HER)中的应用。具有二维层状结构的Ti_(3)C_(2)Tx MXene类石墨材料具有优异的导电性能和高比表面积,与过渡金属磷... 面对不可再生资源的枯竭和绿色可持续的需要,亟需寻找廉价高效的非贵金属基催化剂来替代贵金属基催化剂在电解水析氢反应(HER)中的应用。具有二维层状结构的Ti_(3)C_(2)Tx MXene类石墨材料具有优异的导电性能和高比表面积,与过渡金属磷化物负载能达到很好的分散效果与协同作用。采用溶剂热、高温磷化和硼氢化钠还原的方式,获得了磷空位的MoP/MXene(Pv-MoP/MXene)的复合材料,有效提高MoP的电子导电性和催化活性。在1.0 mol/L KOH的碱性介质下,仅需−194.4 mV的过电位即可达到−10 mA/cm^(2)的电流密度,并且在连续反应36 h后仍然可以保持一定的活性。MoP/MXene需要−367.7 mV的过电位才可达到−10 mA/cm^(2)的电流密度,证实了磷空位的引入能够显著提高析氢的催化活性。 展开更多

关键词 非贵金属基催化剂 Ti_(3)C_(2)Tx MXene MOP 析氢反应

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基于轻量化网络与嵌入式系统的喷码检测 被引量：5

17

作者 葛俏 梁桥康 +3 位作者 邹坤霖 孙炜 李珊红 王耀南 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第12期2349-2356,共8页

针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题,提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检测方法。网络以YOLOv5为基础,采用了幻影模块(GM)对卷积层进行降维,模型参数减少25%。多分类目标检测任... 针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题,提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检测方法。网络以YOLOv5为基础,采用了幻影模块(GM)对卷积层进行降维,模型参数减少25%。多分类目标检测任务的后处理采用位置重复抑制(PDS)方法,通过对所有类别同时采用非极大值抑制(NMS),进一步提高检测精度。最后,利用所提出的改进自训练方法对模型进行训练,并将所提检测方法部署于嵌入式设备中,实现了对喷码质量的实时检测。实验结果表明,所提检测方法在满足实时性的要求下,对喷码字符检测的精确度和召回率分别达到了100%和99.99%。 展开更多

关键词 YOLOv5 幻影模块 目标检测 非极大值抑制 自训练 Jetson tx2

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基于YOLOv3的嵌入式实时视频目标检测算法 被引量：6

18

作者 尹彦卿 龚华军 王新华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期230-234,共5页

深度神经网络在目标检测领域具有优异的检测性能,但其结构复杂、计算量大,难以在嵌入式设备上进行高性能的实时目标检测。针对该问题,提出一种基于YOLOv3的目标检测算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度,并通过视频运动自适... 深度神经网络在目标检测领域具有优异的检测性能,但其结构复杂、计算量大,难以在嵌入式设备上进行高性能的实时目标检测。针对该问题,提出一种基于YOLOv3的目标检测算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度,并通过视频运动自适应推理策略充分利用前后帧视频之间目标的关联性,降低深度学习算法的运行频率,进一步提高目标检测速度。在ILSVRC数据集上的实验结果表明,该算法可以在NVIDIA TX2嵌入式平台上实现28 frame/s的视频目标检测,且检测精度与原始的YOLOv3算法相当。 展开更多

关键词 YOLOv3算法 深度学习 目标检测 NVIDIA tx2嵌入式平台 半精度 粒子滤波

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一种基于深度可分离卷积的实时多人姿态估计 被引量：8

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作者 肖文福 孙燚 陈恩庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期348-350,353,共4页

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,用来实现从图像或视频中检测人体若干关键点位置。Open Pose模型是一种基于卷积神经网络的多人姿态估计方法,其主要缺点是所需运算量较大且无法在嵌入式设备上实时实现。为了使Open P... 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,用来实现从图像或视频中检测人体若干关键点位置。Open Pose模型是一种基于卷积神经网络的多人姿态估计方法,其主要缺点是所需运算量较大且无法在嵌入式设备上实时实现。为了使Open Pose模型能够在嵌入式终端Jetson TX2上快速运行,实现实时多人姿态估计,针对传统Open Pose模型进行改进,一是优化减少了Open Pose模型重复的阶段数,二是把其中的一些标准卷积层替换为深度可分离卷积层。分析和仿真结果表明,使用深度可分离卷积改进的Open Pose模型可以在保留较高精度的同时显著减少计算量。改进的Open Pose模型平均精度AP值下降了5.3%,但运行速度提升了130%,从而使改进Open Pose模型在计算资源相对较少的嵌入式AI计算设备上能够实现实时多人姿态估计。 展开更多

关键词 多人姿态估计 OpenPose 部位亲和力场 深度可分离卷积 Jetson tx2

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基于机器视觉的目标识别追踪算法及系统设计 被引量：18

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作者 杨宇 刘宇红 +2 位作者 彭燕 孙雨琛 张荣芬 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第4期92-95,98,共5页

为实现对特定动态目标的准确识别与平稳追踪,提出了一种基于机器视觉的智能算法及系统设计。系统以Jetson TX2为控制核心,采用基于YOLOv3算法的卷积神经网络本地实现动态目标的识别,并结合基于模糊逻辑思想的追踪避障算法识别出目标运... 为实现对特定动态目标的准确识别与平稳追踪,提出了一种基于机器视觉的智能算法及系统设计。系统以Jetson TX2为控制核心,采用基于YOLOv3算法的卷积神经网络本地实现动态目标的识别,并结合基于模糊逻辑思想的追踪避障算法识别出目标运动的转向、转动幅度及障碍物位置,实现了对系统的运动进行精确控制且准确避障。系统采用的目标识别追踪算法可以实现对前端摄像头传感器采集的视频流进行实时本地处理及反馈。经测试,系统工作稳定,具有准确性高、实时性强等优点,可以广泛应用于智能跟随行李箱、安防巡逻机器人等智能产品,具有极高的市场应用价值。 展开更多

关键词 机器视觉 识别追踪 Jetson tx2 YOLOv3 模糊逻辑 超声波避障

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