公开(公告)号：CN119540734A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510029261.4

申请日：2025-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡德和 ,  业苇渡 ,  袁嘉琛 ,  周希明 ,  周剑

IPC: G06V10/96 ,  G06V10/94 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/10 ,  G06N5/04 ,  G06F9/50 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式边缘设备的高效图像识别系统，属于计算机应用技术领域，包括硬件加速模块，包括硬件加速的卷积操作；通过双核协作将推理任务分配到不同的核心，模型量化模块，量化通过将深度学习模型中的权重和激活从高精度浮点数表示转换为低精度整数，自动部署模块，将训练好的深度学习模型自动转换为适用于嵌入式硬件平台的格式，数据处理模块，对输入数据进行预处理和增强，确保数据满足深度学习模型的输入要求，推理引擎模块，负责在嵌入式设备上加载并运行优化后的深度学习模型，本发明结合模型优化技术与自动化部署工具，在满足嵌入式设备计算、存储与能耗限制的同时，实现高效、可靠的图像识别功能。