计算机应用

作者：张洋硕, 苗壮, 王家宝, 李阳

单位：陆军工程大学 指挥控制工程学院, 南京 210007

关键词：行人检测,深度学习,树莓派,Movidius,嵌入式设备

基金：国家自然科学基金资助项目（61806220）。

Movidius神经计算棒是基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能加速器，为广泛的移动和嵌入式视觉设备提供专用深度神经网络加速功能。针对深度学习的嵌入式应用，实现了一种基于Movidius神经计算棒的近实时行人目标检测方法。首先，通过改进RefineDet目标检测网络结构使模型大小和计算适应嵌入式设备的要求；然后，在行人检测数据集上对模型进行重训练，并部署于搭载Movidius神经计算棒的树莓派上；最后，在实际环境中对模型进行测试，算法达到了平均每秒4帧的处理速度。实验结果表明，基于Movidius神经计算棒，在计算资源紧张的树莓派上可完成近实时的行人检测任务。

来源：2019年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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