基于海思Hi3516D的轻量级目标检测系统设计

针对目标检测网络部署在嵌入式端受硬件资源、算法模型规模等因素限制的问题,提出一种基于国产嵌入式芯片与轻量级目标检测网络结合,实现低成本、高性能的离线实时目标检测的轻量化系统设计方案。该系统硬件部分采用海思Hi3516D作为网络部署的主控芯片,其内部集成了高性能的卷积神经网络加速引擎,成本也远低于国外的硬件加速方案。软件部分采用YOLO-Fastest-XL作为目标检测网络,其在VOC2007数据集平均准确率为69.43%,模型大小为3.5 MB,与轻量级目标检测网络MobileNet-SSD相比,准确率仅低2.77%,模型大小却只有MobileNet-SSD的15%。结果表明,该系统的目标检测通过逐帧处理的方式可达33 f/s,通过抽帧处理的方式可达59 f/s,均满足实时检测的效果。