基于DPU的低功耗嵌入式手势识别系统设计

黎海涛; 刘鸣; 张帅

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基于DPU的低功耗嵌入式手势识别系统设计

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为了解决嵌入式手势识别系统的速度慢和功耗高的问题,提出基于深度学习处理单元(deep-learning processor unit,DPU)的手势识别系统设计方法.通过把DPU部署于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件,再调用ResNet-50网络对手势图片进行识别,设计并实现了一套低功耗的手势识别系统.实验结果表明,系统在工作频率为150 MHz时识别准确率为97.7％,运行速率可以达到129 GOPS,其能效比为26.3 GOPS/W,优于一些现有嵌入式FPGA神经网络手势识别实现方法.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第3期|1-7|共7页
作者
黎海涛; 刘鸣; 张帅;
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作者单位

北京工业大学信息学部北京100124;

北京工业大学樊恭恷荣誉学院北京100124;

北京工业大学信息学部北京100124;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;人工神经网络与计算;
关键词
深度学习处理单元; 手势识别; 神经网络; 现场可编程门阵列;

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