面向FPGA部署的AI框架实施研究与分析
摘要
推出的AI灵活计算加速平台,构建基于FPGA的变电站人员入侵目标检测AI模型,从能耗和运算速度两方面论证
FPGAAI框架的可行性,以期为相关研究人员提供相应支撑。
关键词
全文:
PDF参考
[1]徐艺博,卢惠民,于清华等.基于图像融合的弹
群对地目标识别仿真研究[J].兵工自动化,2023,42(10):
78-83.
[2]GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片[J].软件,
2018,39(09):230.
[3]Li Z ,Zhang Y ,Wang J , et al.A survey of FPGA
design for AI era[J].Journal of Semiconductors, 2020, 41(02):
16-21.
[4]祝维豪.FPGA助力工业AI应用[J].电子产品世界,
2019,26(12):13-14.
[5]单祥茹.加速云:用FPGA提高AI计算力,用IP库
降低开发难度[J].中国电子商情(基础电子),2018(05):
21-22.DOI:10.19584/j.cnki.11-3648/f.2018.05.004.
[6]叶球孙.一种基于AI-Fuzzy VCR算法的FPGA新
技术[J].现代计算机(专业版),2008(12):15-17.
[7]周昕,骆莉莎,张瑞军等.基于SSD算法的老旧
建筑墙面裂缝识别[J].科技创新与应用,2023,13(28):
36-39.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.28.009.
[8]夏小雨,韩成浩.无人机低空下的目标识别与跟
踪系统设计[J].电器工业,2023(10):19-2
[9]王统,熊君伟,叶世顺等.基于改进YOLOv4的
输电线路目标检测算法[J].电器工业,2023(10):32-
35+40.
[10]戴 久 翔, 岳 学 军, 黄 世 醒 等.基 于 改 进 的
YOLOv5甘蔗茎节智能识别系统[J].农机化研究,2024,
46(05):140-145.DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2024.05.003.
[11]郝涛涛,王旭飞,王鹏辉等.基于迁移学习的无
人机对地面目标识别研究[J].航空计算技术,2023,53
(05):44-47+51.
[12]李轲,张建强,李胜军等.基于舰载雷达小样本
的低慢小目标识别方法[J].舰船科学技术,2023,45(18):
123-128.
[13]李明珏,张高兴.基于YOLO目标检测的边缘到
终端的道路损伤检测系统设计[J].机电工程技术,2023,
52(09):291-295.
[14]莫建文,李晋,蔡晓东等.基于门控特征融合
与中心损失的目标识别[J/OL].浙江大学学报(工学版),
2023(10):2011-2017[2023-10-29].http://kns.cnki.
net/kcms/detail/33.1245.T.20231017.0940.010.html.
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3654-07-05-146811
Refbacks
- 当前没有refback。