【摘 要】
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基于嵌入式平台的复杂背景目标跟踪技术在智能视频监控设备、无人机导肮、无人驾驶、导弹制导等领域有重要作用。近年来,由于深度学习的发展,将卷积神经网络应用在跟踪问题上有准确率高、鲁棒性强的优点,但是基于卷积特征的跟踪算法计算复杂度高,又因为嵌入式平台面积和功耗的限制,导致实时难以达到要求。为了解决这个问题,论文旨在设计一种适用于嵌入式平台的应用场景,满足该场景功耗限制的卷积网络硬件部署方案,以Xili
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基于嵌入式平台的复杂背景目标跟踪技术在智能视频监控设备、无人机导肮、无人驾驶、导弹制导等领域有重要作用。近年来,由于深度学习的发展,将卷积神经网络应用在跟踪问题上有准确率高、鲁棒性强的优点,但是基于卷积特征的跟踪算法计算复杂度高,又因为嵌入式平台面积和功耗的限制,导致实时难以达到要求。为了解决这个问题,论文旨在设计一种适用于嵌入式平台的应用场景,满足该场景功耗限制的卷积网络硬件部署方案,以Xilinx公司ZYNQ系列FPGA作为算法和功能验证平台,为基于卷积特征的跟踪算法孪生网络Siamese-FC算法提供硬件加速。论文为了解决在FPGA平台部署基于卷积特征的跟踪算法的难点,分析了轻量化全卷积孪生网络Siamese-FC算法的计算过程,结合卷积网络中各不同层的计算特点,研究了Siamese-FC算法的计算资源和存储资源需求。考虑到FPGA平台的资源限制,提出了一种卷积网络的量化方案。该方案以NVIDIA公司的Tensor RT方案为基础,将网络的计算量化至8bit整型计算的同时,改变网络的前向计算结构,在保证网络精度的同时,计算速度是量化前的1.5倍。同时论文为了解决基于深度特征的跟踪算法在FPGA平台难以达到实时处理的问题,以孪生网络Siamese-FC算法为例,分析了算法的并行性,为了充分利用FPGA平台高吞吐量高并行度的优势,根据卷积网络部署的数据调度和前向推理网络结构的硬件实现的重点,将Siamese-FC卷积网络的部署分为了ZYNQ芯片对应的处理器系统部分和可编程逻辑部分,其中可编程逻辑部分针对卷积层各不同层分别加速。论文硬件架构相比于在CPU上实现相同算法速度提升了6.19倍。论文最后分析了硬件部署的资源消耗情况,其中片上存储资源占比为55%、逻辑资源LUT占比为49.7%,乘法器资源DSP48为34%,逻辑资源FF为16.7%。同时对比分析了各个平台的功耗,整个开发板在运行时的功耗仅为CPU的13.7%,在嵌入式应用场景有使用价值。在文末,指出了论文的不足以及改进的方向。
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