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基于异构处理平台的机载实时图像识别

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近年来,深度神经网络模型在机载图像识别方面的应用场景不断扩大,为了满足神经网络模型对硬件资源更高的实时算力需求,适应机载场景下的设备运行条件,集合嵌入式异构处理器资源,选取FT-D2000/8 作为主处理器进行算法调度,选取复旦微FMQL100TAI作为协处理器进行智能计算,并设计了具体的并行处理流程以加快计算过程.实验结果表明,相比于CPU单处理器,在CPU+NPU这样的异构处理平台下可以将图像识别帧率提高至2.8 倍,同时识别精度误差控制在 1.035%内,具有良好的性能功耗比表现.

刘鑫、张瀚成、王海翔、赵岩、白林亭

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中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 陕西西安 710065

深度神经网络 异构处理平台 机载 图像识别 并行处理

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.022

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(3)
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