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神经网络异构加速跟踪系统设计与实现
文献摘要：
基于深度学习的目标跟踪算法由于其网络结构十分复杂,计算量大,难以在功耗受限的移动平台上部署,本文针对这一问题提出了一种基于FPGA进行加速神经网络向前推断的异构跟踪系统,使用YOLOv5目标检测算法,根据卷积神经网络特点设计硬件加速模块,改进Deepsort跟踪算法以获得更好的抗遮挡效果,设计指令集开发上位机使硬件模块可以加速YOLOv5目标检测速度,采取软硬件协同优化设计方法分配计算任务,使跟踪系统达到低功耗,实时性的效果,实测处理速度达到50FPS.
文献关键词：
目标跟踪;异构加速;神经网络;FPGA
中图分类号：
作者姓名：
吴凯;党鑫;郭风祥;焦禹铭;宋庆增
作者机构：
天津工业大学计算机科学与技术学院,天津300387
文献出处：
引用格式：
[1]吴凯;党鑫;郭风祥;焦禹铭;宋庆增-.神经网络异构加速跟踪系统设计与实现)[J].小型微型计算机系统,2022(11):2257-2262
A类：
50FPS
B类：
异构加速,跟踪系统,系统设计与实现,目标跟踪算法,十分复杂,计算量,移动平台,FPGA,YOLOv5,目标检测算法,硬件加速,Deepsort,抗遮挡,指令集,发上,上位机,硬件模块,检测速度,软硬件协同优化,协同优化设计,优化设计方法,低功耗,处理速度
AB值：
0.381492
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