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孪生网络跟踪算法并行计算结构研究

         

摘要

基于嵌入式平台的复杂背景目标跟踪技术在智能视频监控设备、无人机跟踪等领域有重要作用.卷积神经网络在跟踪问题上有准确率高、鲁棒性强的优点,但基于卷积特征的算法计算复杂度高,受嵌入式平台面积和功耗的限制,实时性难以满足嵌入式平台应用场景的需求.针对基于卷积特征的跟踪算法计算复杂度高、存储参数量大的难题,率先提出一种利用FPGA实现基于卷积神经网络的复杂背景目标跟踪硬件加速架构.该方法通过利用KL相对熵对目标跟踪算法Siamese-FC进行定点量化,设计了基于通道并行的卷积层加速架构.实验结果表明,定点量化后跟踪算法相比于原算法的平均精度损失不超过4.57%,FPGA部署后前向推理耗时仅为CPU的16.15%,功耗仅为CPU的13.7%.

著录项

  • 来源
    《测控技术》 |2021年第3期|39-45|共7页
  • 作者单位

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 湖北武汉 430074;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    卷积神经网络; 目标跟踪算法; 定点量化; FPGA硬件加速;

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