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摘要:
针对基于卷积神经网络的可行驶区域检测方法计算耗时长、实时性差等问题,基于Vitis AI为其设计了一种定制计算系统,并通过采用模型定点化、网络剪枝、硬件定制等优化方法,实现了对可行驶区域检测方法的高效计算.实验结果表明,在Xilinx ZCU102异构计算平台上,可编程逻辑部分的工作频率为200 MHz时,所实现的可行使区域检测系统的识别帧率可达到46 FPS,计算性能可达903 GOPS,能效比为50.45 GOPS/W,可以较好地满足实际系统的需求.
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文献信息
篇名 基于Vitis AI的可行驶区域检测定制计算系统设计
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 现场可编程门阵列 Vitis AI 可行驶区域检测 定制计算系统 卷积神经网络
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 计算机技术|Computer Technology
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.01.020
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研究主题发展历程
节点文献
现场可编程门阵列
Vitis AI
可行驶区域检测
定制计算系统
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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