基于嵌入式端的动态气体轻量化分析方法研究

贾颖淼; 李紫蕊; 范书瑞; 张艳

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基于嵌入式端的动态气体轻量化分析方法研究

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摘要

为了解决复杂的动态环境下,计算机端动态气体分析模型参数多,训练缓慢等问题,提出了一种新的适用于复杂环境下的轻量级卷积神经网络架构,将模型部署到EAIDK-310智能板上,可以实现嵌入式端高效率的混合动态气体分析.与GasNet模型相比,提出模型的训练参数量减少约一半,训练模型消耗时间减少4倍,预测时间减少16倍,而预测准确度相当;与Improved LeNet5相比,分类性能明显较好,准确率达到了0.978,且输入数据长度更短,更适用于快速检测.将模型部署在嵌入式端后,利用样本数据对模型的有效性进行验证,实验结果表明,可以准确识别气体类别,每个样本的识别时间均在13ms以下;浓度预测误差在6×10-6以下,每个样本的平均识别时间在1ms以下.此模型可以实现在嵌入式端高准确,高效率的动态气体分析.

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来源
《传感技术学报》 |2021年第7期|904-910|共7页
作者
贾颖淼; 李紫蕊; 范书瑞; 张艳;
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作者单位

河北工业大学电子信息工程学院天津300401;

河北工业大学电子信息工程学院天津300401;

河北工业大学电子信息工程学院天津300401;

河北工业大学电子信息工程学院天津300401;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;大气监测仪器设备;
关键词
嵌入式; 动态气体分析; 轻量级; 卷积神经网络; Tengine;

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