基于改进UNet的沥青道路缺陷检测系统的研究与实现
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
文檔大?。?span>5207 K
標(biāo)簽: 道路缺陷检测 语义分割 模型压缩
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文檔介紹:针对道路缺陷检测中传统方法泛化能力低、易受环境干扰,以及深度学习模型部署在计算平台时存在的高功耗、低速度等问题,提出一种基于低功耗FPGA平台的语义分割模型的加速与部署策略。首先,构建包含道路裂缝与坑洞的多源数据集,通过数据增强技术平衡样本分布;其次,针对UNet模型的特征提取网络与上采样网络分别进行通道裁剪,并结合量化技术将模型权重从FP32压缩至INT8,进一步降低计算量;最后,利用Vitis AI工具链完成模型量化与编译,部署至FPGA平台,充分发挥其并行计算能力。实验结果表明,优化后的模型在保证平均交并比(MIoU)损失小于5%的前提下,推理速度达到了17 ms,模型参数量与计算量大幅度降低,并且功耗显著降低。该方法在边缘端实现了高效、低功耗的道路缺陷检测,为沥青道路自动化养护评估提供了可行方案。
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