【摘 要】
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针对传统的车辆检测算法存在检测效果差以及鲁棒性低的问题,本文在基于深度学习的目标检测算法基础上提出一种基于AI芯片加速计算的神经网络,通过移植到前端嵌入式设备,实现在低成本的嵌入式设备中达到更加稳定和准确的车辆检测以统计车流量。结果表明,在红绿灯的十字路口场景下,车辆检测准确率达到95%,每帧检测耗时35ms,可以满足实时检测的需求。准确率与传统深度学习算法相比略为下降,但在低功耗以及检测速度上有
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针对传统的车辆检测算法存在检测效果差以及鲁棒性低的问题,本文在基于深度学习的目标检测算法基础上提出一种基于AI芯片加速计算的神经网络,通过移植到前端嵌入式设备,实现在低成本的嵌入式设备中达到更加稳定和准确的车辆检测以统计车流量。结果表明,在红绿灯的十字路口场景下,车辆检测准确率达到95%,每帧检测耗时35ms,可以满足实时检测的需求。准确率与传统深度学习算法相比略为下降,但在低功耗以及检测速度上有非常大的提升。
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粗粒度可重构阵列(CGRA)因为其灵活性和高能效比受到广泛关注,动态发射型CGRA提供一种更为高效的实现模式,针对其编译技术的研究可以充分发挥其计算能力。动态发射型CGRA的编译问题转化为一个关于调度的组合优化问题,使用模拟退火算法实现调度空间的产生和探索。实验结果表明,相比之前的编译技术,可以获得平均19.80%的性能提高。
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Leon Gatys等人研发的深度神经网络使用神经的表达来分离任意图片的内容和风格,为生成艺术图片提供一个神经算法。本文基于Style Transfer算法,用卷积神经网络提取图像特征,依次提取内容图像的内容和风格图片的风格。对于任意内容和风格的图片,使用梯度下降方法调整输入响应,在特定层次获得特定的响应。多次迭代之后,输入响应即为特定风格和内容的图像。在此基础上,设计添加社区交流分享等功能的图像
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倾斜摄影是获取大规模场景信息的重要手段。通过倾斜摄影获取的点云场景是各种大规模场景应用的重要基础。本文提出一套通过无人机获取大规模点云场景并进行实时渲染的方案,通过基于点绘制的方法获得良好的大规模场景可视化结果,改良传统点云场景渲染方案的视觉效果,便于方便地获取和调试大规模点云场景信息。
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