基于异构处理平台的机载实时图像识别

近年来,深度神经网络模型在机载图像识别方面的应用场景不断扩大,为了满足神经网络模型对硬件资源更高的实时算力需求,适应机载场景下的设备运行条件,集合嵌入式异构处理器资源,选取FT-D2000/8作为主处理器进行算法调度,选取复旦微FMQL100TAI作为协处理器进行智能计算,并设计了具体的并行处理流程以加快计算过程。实验结果表明,相比于CPU单处理器,在CPU+NPU这样的异构处理平台下可以将图像识别帧率提高至2.8倍,同时识别精度误差控制在1.035%内,具有良好的性能功耗比表现。