嵌入式智能物体认知系统设计与实现

张建; 张海飞; 史洪玮

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嵌入式智能物体认知系统设计与实现

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目前嵌入式图像识别系统对资源要求普遍偏高,且针对低配置资源的终端研究较少。为此,文中将深度学习中的卷积神经网络算法引入到嵌入式终端,提出一种嵌入式智能物体认知系统。在硬件设计上,通过优化摄像头采集图像流程、图像归一化处理来缩短终端对图像采集的时间。在软件实现上,采用双峰均值算法对图像进行预处理,将卷积神经网络算法训练的参数下发到终端,使终端能够高效地识别采集到的图像;再采用分散存储方式,将每层参数以常量数组的方式分别存储,从而大幅度降低推理过程中对资源的占用。通过对数字、字母及实物进行识别测试得出,文中系统识别准确率高于90%,表明在资源受限的终端也能对物体进行较好地识别。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第16期|155-160|共6页
作者
张建; 张海飞; 史洪玮;
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作者单位

苏州大学文正学院;

苏州大学东吴学院;

南通理工学院计算机与信息工程学院;

宿迁学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN915-34;
关键词
图像识别; 神经网络; 深度学习; 双峰均值; 图像采集; 物体认知; 人工智能;

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