基于FPGA加速CNN的低成本芒果外观品质检测装置OA北大核心CSTPCD
针对卷积神经网络(CNN)算法对硬件性能要求高,难以在成本低、性能受限的边缘设备上部署实现的问题,该研究综合考虑芒果外观品质检测的准确性,速度,功耗,成本等因素,设计开发了基于现场可编程门阵列(FPGA)加速CNN的品质分级检测装置。首先,设计了一种基于MobileNetV2的结构简单且高效的轻量级网络(Compact MobileNet,CMNet),通过压缩网络结构降低模型参数量和计算量,保证其在准确率可接受前提下,适合在边缘设备部署。其次,…查看全部>>
郭冬冬;蔡祥;齐建东;罗钥轩;高培文;朱山
北京林业大学信息学院,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083湖北华夏水利水电股份有限公司,荆州434000
农业工程
卷积神经网络芒果外观品质检测FPGA加速实时
《农业工程学报》 2024 (21)
P.137-145,9
国家自然科学基金资助项目(31400621)。
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