应用于嵌入式GPU计算平台的实时目标检测方法

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光学学报

ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2019年第39卷第03期5页

应用于嵌入式GPU计算平台的实时目标检测方法

王晓青 ¹王向军 ²

录用时间：2018-09-07

论文栏目

机器视觉

作者单位

¹ 天津大学

² 天津大学精仪学院

论文摘要

针对现有基于深度卷积神经网络的目标识别算法需要依赖大型GPU计算平台，对计算资源消耗大，难以向嵌入式平台移植，无法适应工业界对于目标检测实时性和便携性的需求的问题，本文提出一种应用于嵌入式GPU计算平台的实时目标检测算法。本方法针对嵌入式平台计算单元较少，处理速度较慢的现状，提出一种基于YOLO-V3架构进行改进的轻量目标检测模型，针对汽车目标进行了离线训练，并在嵌入式平台上部署训练好的模型，实现在线检测。实验结果表明，应用本文提出的方法，在嵌入式平台上，对分辨率为640*480的视频图像的检测帧率为23帧/s以上，基本实现嵌入式平台上的实时目标检测。

机器视觉目标检测卷积神经网络嵌入式平台 GPU

引用本文

王晓青, 王向军. 应用于嵌入式GPU计算平台的实时目标检测方法[J]. 光学学报, 2019, 39(03): 5.

DOI：10.3788/aos201939.03机器视觉05

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