基于NVIDIA TX2模块的双目视觉信号采集系统设计 被引量：3

1

作者 李鹏飞 王云飞 卢荣胜 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第2期75-79,共5页

针对汽车零配件胶体三维信息检测面临的缺失高帧率、采集实时性的问题,设计了一套基于嵌入式模块的双目视觉信号采集系统。该系统以NVIDIA TX2为核心,在Linux系统下控制4路板级相机采集图像,达到实时控制其中2路相机进行采集、处理、发... 针对汽车零配件胶体三维信息检测面临的缺失高帧率、采集实时性的问题,设计了一套基于嵌入式模块的双目视觉信号采集系统。该系统以NVIDIA TX2为核心,在Linux系统下控制4路板级相机采集图像,达到实时控制其中2路相机进行采集、处理、发送的效果。测试表明,该系统体积小,方便移动,处理、传输2路相机中心线速度最高可达140 fps,为PC机后续实时处理提供了保障,具有较好的实用价值。 展开更多

关键词 嵌入式nvidia tx2 4路图像采集 中心线提取 实时性 以太网

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基于Nvidia TX2的车载智能预警系统 被引量：2

2

作者 李一凡 袁龙健 +1 位作者 李燕苹 王瑞 《工业控制计算机》 2022年第4期35-36,共2页

随着科学技术的不断发展,人们的生活中已经充满了智能设备,这些设备为我们带来便利的同时,也为我们的安全带来了更多的保障。利用Nvidia TX2开发板和传感器完成了一类车载智能预警系统,可以从根源上杜绝酒后驾驶和疲劳驾驶的发生。系统... 随着科学技术的不断发展,人们的生活中已经充满了智能设备,这些设备为我们带来便利的同时,也为我们的安全带来了更多的保障。利用Nvidia TX2开发板和传感器完成了一类车载智能预警系统,可以从根源上杜绝酒后驾驶和疲劳驾驶的发生。系统的结构设计包含了画面采集模块、酒精检测传感器模块、基于Dlib的人脸检测模块和LED及报警模块等,在行驶前对驾驶员身份和呼出气体酒精浓度进行检测,在行驶过程中持续检测驾驶员疲劳度。该系统成本较低,体积较小,易于安装和使用且识别精度较高,具有较高的使用和推广价值。 展开更多

关键词 nvidia tx2 传感器 车载智能预警系统

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基于NVIDIA TX2的隔离患者在线表情监测系统

3

作者 袁龙健 赵佳辉 王瑞 《工业控制计算机》 2023年第8期111-112,115,共3页

针对新冠疫情及人口老龄化导致我国医疗资源紧缺的问题,基于NVIDIA TX2智能开发套件设计出一套针对隔离患者的在线表情监测系统,主要包含了画面采集模块、基于人脸关键点的表情识别功能、音频及LED报警装置、UI界面效果展示以及Web端视... 针对新冠疫情及人口老龄化导致我国医疗资源紧缺的问题,基于NVIDIA TX2智能开发套件设计出一套针对隔离患者的在线表情监测系统,主要包含了画面采集模块、基于人脸关键点的表情识别功能、音频及LED报警装置、UI界面效果展示以及Web端视频共享等功能。该系统可以代替医护人员对隔离患者进行看护,既节省了医疗资源,又能帮助医生及时准确地察觉病人病情变化,具有使用与推广价值。 展开更多

关键词 nvidia tx2 表情识别 在线监测

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基于NVIDIA Jetson TX2的道路场景分割 被引量：4

4

作者 李诗菁 卿粼波 +1 位作者 何小海 韩杰 《计算机系统应用》 2019年第1期239-244,共6页

图像语义分割是计算机视觉领域重要研究方向之一,其中基于深度学习的语义分割相较于传统分割算法更为高效可靠,可应用于交通监控、自动驾驶等领域的场景理解阶段.但复杂的分割网络在嵌入式平台上的推理速度较低,难以进行实际应用.因此... 图像语义分割是计算机视觉领域重要研究方向之一,其中基于深度学习的语义分割相较于传统分割算法更为高效可靠,可应用于交通监控、自动驾驶等领域的场景理解阶段.但复杂的分割网络在嵌入式平台上的推理速度较低,难以进行实际应用.因此针对交通监控、无人驾驶等应用背景,在嵌入式平台NVIDIA Jetson TX2上,采用基于深度卷积编解码器结构的图像分割网络,对道路场景进行语义分割,并基于NVIDIA的推理加速器TensorRT2,完成网络模型简化、网络自定义层添加与CUDA并行优化,实现了对网络推理阶段的加速.实验结果表明,加速引擎在TX2上的推理速度约为原模型的10倍,为复杂分割网络在嵌入式平台上的应用提供了支持. 展开更多

关键词 场景理解 深度学习 TENSOR RT2语义分割 nvidia Jetson tx2

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基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法 被引量：3

5

作者 刘影 姚振鑫 《农业装备与车辆工程》 2020年第7期49-53,65,共6页

提出了一种基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法,首先,利用车道线检测来去除原始图像中的部分背景,并在此基础上使用自适应Canny边缘检测方法提取出交通信号灯的RoI(感兴趣区域)。为解决大多数深度学习网络对小目标检测效果... 提出了一种基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法,首先,利用车道线检测来去除原始图像中的部分背景,并在此基础上使用自适应Canny边缘检测方法提取出交通信号灯的RoI(感兴趣区域)。为解决大多数深度学习网络对小目标检测效果较差的问题,设计了一种小型但高效卷积神经网络TlNet来对交通信号灯进行分类。实验结果表明,该算法可以在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上对各种路况下的交通信号灯均取得较好的处理效果,实时性达到34 fps。 展开更多

关键词 交通信号灯 辅助驾驶 TlNet nvidia Jetson tx2

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基于TX2的改进的YOLOv5口罩佩戴检测算法 被引量：1

6

作者 张世伦 《科学技术创新》 2023年第16期97-100,共4页

佩戴口罩是公共场所防疫的重要措施,如何高效、智能地检测口罩的佩戴具有重要的意义。本文采用了一种基于YOLOv5改进的轻量级网络YOLOv5_SN,将其部署在嵌入式平台TX2上,实现了佩戴口罩的实时检测。该模型使用ShuffleNetV2网络代替YOLOv... 佩戴口罩是公共场所防疫的重要措施,如何高效、智能地检测口罩的佩戴具有重要的意义。本文采用了一种基于YOLOv5改进的轻量级网络YOLOv5_SN,将其部署在嵌入式平台TX2上,实现了佩戴口罩的实时检测。该模型使用ShuffleNetV2网络代替YOLOv5的特征提取网络,通过深度卷积操作和通道随机混合策略,减少模型参数和计算的数量,最后缩减特征融合层的卷积核数量,进一步压缩模型。实验结果表明,改进后的网络参数量相比YOLOv5降低了93.7%,模型大小减少了91.2%,而mAP@0.5只降低了3.6%,因此,该算法可方便地部署在嵌入式平台上。 展开更多

关键词 YOLOv5 口罩检测 nvidia Jetson tx2 模型压缩

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基于嵌入式GPU的汗孔识别算法并行设计 被引量：3

7

作者 刘义鹏 曾宏翔 +2 位作者 王海霞 杨熙丞 陈朋 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期76-79,共4页

基于NVIDIA Jetson Tx2平台,结合Open CV计算机视觉库与计算统一设备架构(CUDA)程序设计,对汗孔特征提取与匹配算法实现了并行设计。实验结果表明:并行设计算法能够实现最多180倍的加速,推动指纹匹配算法在嵌入式系统领域的应用。

关键词 汗孔 指纹识别 nvidia Jetson tx2 计算统一设备架构

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基于深度学习的路面坑洼检测系统设计 被引量：5

8

作者 焦双健 杜福君 《单片机与嵌入式系统应用》 2022年第7期10-13,共4页

提出一种基于深度学习网络的路面坑洼嵌入式检测系统的设计方案,旨在提升路面养护巡检的效率、降低公路维护费用。该系统首先对大量的样本数据进行网络模型训练,获取最优模型;然后将最优模型部署到英伟达TX2中;最后通过车载摄像头自动... 提出一种基于深度学习网络的路面坑洼嵌入式检测系统的设计方案,旨在提升路面养护巡检的效率、降低公路维护费用。该系统首先对大量的样本数据进行网络模型训练,获取最优模型;然后将最优模型部署到英伟达TX2中;最后通过车载摄像头自动检测路面坑洼,并将坑洼信息报送给路面养护部门,实现公路坑洼的自动化巡检。 展开更多

关键词 路面坑洼检测 英伟达tx2 深度学习 YOLOv5S

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吸烟检测智能边缘终端设计与实现

9

作者 陶峰 王瑞 《工业控制计算机》 2023年第5期58-59,共2页

随着计算机的发展以及各种芯片的性能提升,使得边缘计算成为可能,实现在智能终端进行图像数据的计算。利用NVIDIA TX2开发板以及传感器设计了一个吸烟检测系统,用于检测视频中人员是否吸烟,帮助检测非烟雾物质,报警预告危险,并将数据上... 随着计算机的发展以及各种芯片的性能提升,使得边缘计算成为可能,实现在智能终端进行图像数据的计算。利用NVIDIA TX2开发板以及传感器设计了一个吸烟检测系统,用于检测视频中人员是否吸烟,帮助检测非烟雾物质,报警预告危险,并将数据上传到云端用于远程监控一些需要禁烟的重要场所,如医院、加油站等公共场合。系统的设计包括了图像采集模块,基于RESNET网络的吸烟检测模块、报警模块以及Flask框架模块。利用Python QT,实现图形化操作界面,方便监控人员操作。整套系统体积轻便,适用于监控室内外需要禁烟的场所,方便管理。 展开更多

关键词 nvidia tx2 动作识别 传感器 吸烟

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基于YOLOv3的嵌入式实时视频目标检测算法 被引量：6

10

作者 尹彦卿 龚华军 王新华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期230-234,共5页

深度神经网络在目标检测领域具有优异的检测性能,但其结构复杂、计算量大,难以在嵌入式设备上进行高性能的实时目标检测。针对该问题,提出一种基于YOLOv3的目标检测算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度,并通过视频运动自适... 深度神经网络在目标检测领域具有优异的检测性能,但其结构复杂、计算量大,难以在嵌入式设备上进行高性能的实时目标检测。针对该问题,提出一种基于YOLOv3的目标检测算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度,并通过视频运动自适应推理策略充分利用前后帧视频之间目标的关联性,降低深度学习算法的运行频率,进一步提高目标检测速度。在ILSVRC数据集上的实验结果表明,该算法可以在NVIDIA TX2嵌入式平台上实现28 frame/s的视频目标检测,且检测精度与原始的YOLOv3算法相当。 展开更多

关键词 YOLOv3算法 深度学习 目标检测 nvidia tx2嵌入式平台 半精度 粒子滤波

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基于深度学习的视频人群计数系统 被引量：1

11

作者 向东 卿粼波 +1 位作者 何小海 吴晓红 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2020年第3期515-519,共5页

人群自动计数问题在视频监控领域引起了广泛关注。近年来,卷积神经网络(CNN)模型在人群计数方面取得了良好效果。然而,当前对于基于深度学习的人群计数的研究主要停留在PC端上对单幅静止图片的人群计数,网络模型参数量巨大,网络结构复杂... 人群自动计数问题在视频监控领域引起了广泛关注。近年来,卷积神经网络(CNN)模型在人群计数方面取得了良好效果。然而,当前对于基于深度学习的人群计数的研究主要停留在PC端上对单幅静止图片的人群计数,网络模型参数量巨大,网络结构复杂,消耗的计算资源巨大,难以部署于实际的监控视频人群计数系统。因此,本文采用深度学习的方法,通过对网络模型进行裁剪压缩,同时使用TensorRT对模型进行加速,在嵌入式平台上实现了接近实时的人群计数。提出的人群计数平均绝对误差(MAE)为21.6且平均每秒帧数(FPS)为22,在精确度和速度方面达到了一个很好的平衡,在嵌入式平台上运行速度较快,能达到实时的效果。 展开更多

关键词 人群计数 深度学习 模型压缩 nvidia Jeston tx2平台

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基于机载多相机的无人机移动目标实时跟踪

12

作者 王昱 蔡华悦 +1 位作者 戴文君 骆志刚 《舰船电子工程》 2024年第4期41-45,56,共6页

在无人机平台上部署实时且高效的目标跟踪算法是计算机视觉领域的研究热点之一。论文对孪生跟踪算法中的SiamRPN模型进行了改进,设计了能够在机载处理器上实时运行且与SiamRPN性能接近的单目标跟踪模型SiamRPN-V3,在NVIDIA Jetson TX2... 在无人机平台上部署实时且高效的目标跟踪算法是计算机视觉领域的研究热点之一。论文对孪生跟踪算法中的SiamRPN模型进行了改进,设计了能够在机载处理器上实时运行且与SiamRPN性能接近的单目标跟踪模型SiamRPN-V3,在NVIDIA Jetson TX2处理器上,SiamRPN-V3将SiamRPN的推理速度由14 FPS(Frames per second)提高到了25FPS。在伺服控制部分,论文提出了两阶段单目测距算法,使无人机对地面目标跟踪摆脱了高度限制;同时使用四台相机实现了全局视野平台和多相机切换策略,提高了对地面快速移动目标的跟踪能力。 展开更多

关键词 无人机 单目标跟踪 SiamRPN 视觉伺服 nvidia Jetson tx2

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基于深度学习的大学校园非机动车乱泊监测系统 被引量：1

13

作者 孔浩冉 《数字通信世界》 2022年第4期69-71,共3页

随着大学校园非机动车数量的急剧增加,各种违规停放的问题也随之而来。由于非机动车乱停乱放的范围较大,时间较分散,并且数量极多,因此校园管理人员也很难进行高效地管理。为此,文章提出一种基于深度学习的大学校园非机动车乱泊监测系统... 随着大学校园非机动车数量的急剧增加,各种违规停放的问题也随之而来。由于非机动车乱停乱放的范围较大,时间较分散,并且数量极多,因此校园管理人员也很难进行高效地管理。为此,文章提出一种基于深度学习的大学校园非机动车乱泊监测系统,通过在嵌入式设备NVIDIA Jetson TX2上部署YOLOv3算法实现对违禁停车区域停放的非机动车进行实时监测。实验结果表明,本系统可以准确高效地对乱停乱放的非机动车进行实时监测,从而很好地避免了校园非机动车乱泊造成的交通拥堵等问题。 展开更多

关键词 非机动车监测 YOLOv3 DARKNET nvidia Jetson tx2

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基于城市作战的隐匿小目标识别技术

14

作者 张峰 范会兵 +3 位作者 王科举 马洋 张晓曦 范金蕤 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期101-106,共6页

随着人工智能技术的飞速发展,能够自动识别、锁定和打击目标的智能化武器系统逐渐出现,代替人类执行简单的决策命令,高精度目标识别算法是智能化武器精确打击的前提。目前城市作战越来越受到世界各军事强国的高度重视。城市战场态势瞬... 随着人工智能技术的飞速发展,能够自动识别、锁定和打击目标的智能化武器系统逐渐出现,代替人类执行简单的决策命令,高精度目标识别算法是智能化武器精确打击的前提。目前城市作战越来越受到世界各军事强国的高度重视。城市战场态势瞬息万变,复杂的伪装技术、目标遮挡和恶劣环境条件,给智能目标识别带来严峻的挑战。以当前先进的目标识别模型YOLOv5为基础模型,提出了一种可以多尺度学习空间和通道信息的卷积注意力模块MS-CBAM,允许每个神经元根据输入信息自适应地调整其感受野大小。实验结果表明,在国际公开COCO数据集和自建数据集Long-distance PC Dataset上mAP分别提升了0.5%和2%。训练好的轻量级模型经过TensorRT加速部署在NVIDIA JETSON TX2,实时检测帧为20 ms,满足实时检测要求。该系统也可以作为智能武器系统的一个模块,对自主型武器和无人作战系统具有一定的借鉴意义。 展开更多

关键词 城市作战 nvidia JETSON tx2 YOLOv5 智能武器系统 卷积注意力

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