分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 目前，现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大，难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制。针对这些应用或计算平台，对基于ARM+FPGA平台的二值化算法进行了研究，并设计了二值神经网络，该网络减少了数据对存储单元的需求量，也降低了运算的复杂度。在ARM+FPGA平台内部实现时，通过将卷积的乘累加运算转换为XNOR逻辑运算和popcount等操作，提高了整体的运算效率，降低了对能源和资源的消耗。同时，根据二值神经网络中数据存储的特点，提出了新的行处理改进算法，提高了网络的吞吐量。总之，该实现方式在GOPS、能源和资源效率方面均优于现有的FPGA神经网络加速方法。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-09-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在安全驾驶领域，驾驶员的身心状态对于交通安全至关重要。通过网络摄像头获取驾驶员面部视频输入网络进行检测，是检测疲劳等异常驾驶的有效手段。之前的方法主要通过分析驾驶员口型等面部表情来分析是否打哈欠，从而判断是否疲劳驾驶，因此说话等很多类似的状态也被误检为疲劳。针对以上问题提出了一种基于时序性面部动作信息的检测框架，对驾驶员状态进行检测，从而提高检测准确率、降低误检率。该框架主要包含两个关键部分：a）通过检测视频中的脸部轮廓，提取脸部的多种特征，形成面部动作单元；b）通过训练对应的LSTM网络，形成时序性的面部动作单元，根据其相关性进行多种动作单元融合，检测最终驾驶员的状态。在公共YAW-DD数据集上的检测结果表明，相比于现有的方法，准确率提高到了93.1%，同时大幅降低了疲劳状态的误检率。
点击量
点击量
下载量
评论
