-
题名一种基于海思芯片的网络监控图像处理平台设计
被引量：6
- 1
-
-
作者
张禹
钱宏文
王毅
-
机构
中国电子科技集团公司第五十八研究所
-
出处
《电子技术应用》
2022年第10期118-122,128,共6页
-
文摘
针对目前工业现场、安防监控领域、汽车电子行业摄像采集环境搭建复杂、成本高、功能单一的现状,设计和开发了一种基于海思芯片的网络监控图像处理平台。平台设计采用NVR与DVR相结合的方式,既可以同时观看、浏览、回放、管理、存储多个网络摄像机视频流,又可以进行图像计算,具有对图像/语音和动态帧控制的功能。系统采用海思HI3559AV100+HI3531DV200双CPU的设计架构,利用HI3559AV100出色的视频处理能力,HI3531DV200优异的编解码能力,系统包含CPU基本系统、高清视频接口电路和电源电路等。该平台能够通过网络接收视频流,最高解码能力达到16路1080p30,支持2组高清异源输出。该设计经过实际工程样机验证,图像输出清晰流畅,系统运行稳定。可满足不同场景下应用要求,并且还具有操作简单、适用性广的优点。
-
关键词
NVR
DVR
hi3559av100
HI3531DV200
网络监控
-
Keywords
NVR
DVR
hi3559av100
HI3531DV200
network monitoring
-
分类号
TN02
[电子电信—物理电子学]
-
-
题名面向AI芯片的轻量级目标检测算法研究
被引量：2
- 2
-
-
作者
曹朋军
傅哲
-
机构
西安交通大学自动控制研究所
-
出处
《现代电子技术》
2023年第6期169-174,共6页
-
文摘
目标检测网络层数越多、参数规模越大,其精度越高,但对于低算力的边缘端AI芯片来说,部署超大规模参数量的网络,无法达到实时性的要求。为此,文中基于YOLOv5,提出一种面向AI芯片的轻量化的YOLOv5_RepVGG目标检测算法。首先对YOLOv5的骨干网络进行改进,设计RepVGG_X模块结构,在训练时通过3×3卷积、1×1卷积和直连三种分支结构提取图像特征;在网络推理时通过结构重参数化将1×1卷积和直连与3×3卷积进行融合,最终形成一个3×3的单分支结构。然后对YOLOv5的输出层进行改进,充分利用骨干网络中6次降采样的多尺度信息,输出4种尺度的特征图。最后将设计的轻量化网络部署在国产AI芯片Hi3559AV100上并进行验证。实验结果表明,与传统YOLOv5相比,当网络精度仅下降3个点时,所提算法在AI芯片上的推理时间降到18.6 ms,速度提升近1倍,可满足日益增长的边缘场景AI计算任务实时性的要求。
-
关键词
目标检测
AI芯片
骨干网络
hi3559av100
轻量化模型
边缘计算
单分支结构
结构重参数化
-
Keywords
target detection
AI chips
backbone network
hi3559av100
lightweight model
edge calculation
single branch structure
structure reparameterization
-
分类号
TN911.23-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
