隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類社會進(jìn)入萬物互聯(lián)的智能信息化時代,智能機(jī)器人、智能門禁以及智能家電等智能設(shè)備極大的方便了人們的生活,改變了人們的日常生活方式。其中,圖像處理需求是智能設(shè)備的主要需求之一,圖像處理應(yīng)用于目標(biāo)檢測、圖像分割、醫(yī)學(xué)成像分析等各類領(lǐng)域。圖像處理通常需要進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于圖像處理有較好的效果,可以減少運(yùn)算量,提高圖像處理的性能。在云計算模型中,物聯(lián)網(wǎng)的本地終端設(shè)備將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳送至云服務(wù)器,由云服務(wù)器完成數(shù)據(jù)運(yùn)算。云計算模型可以很好解決物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備性能差的問題,但隨著物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的不斷增加,巨量設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò),云計算模型受網(wǎng)絡(luò)帶寬和性能瓶頸的制約,帶來延遲高、實(shí)時性差和安全性低等一系列問題。將采集到的數(shù)據(jù)信息在本地完成運(yùn)算處理,僅將運(yùn)算結(jié)果傳回云服務(wù)端的邊緣計算模型可以有效解決上述問題。邊緣計算模型的實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)在于邊緣設(shè)備硬件資源有限以及性能較低,本文針對這一問題進(jìn)行了研究,研究主要包括以下內(nèi)容。本文設(shè)計了邊緣計算系統(tǒng),研究了人工智能圖像處理算法,完成了一個用于人群信息檢測的邊緣計算系統(tǒng)實(shí)例的搭建。本文設(shè)計了由樹莓派開發(fā)板和ARC開發(fā)板以及云服... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

云計算與邊緣計算的模型[5]

GPU與CPU結(jié)構(gòu)對比[8]

悄芩惴ǖ鬧饕?絞絞巧杓鋪囟ǖ撓布?緶方峁梗??砑?惴ㄍ?過硬件實(shí)現(xiàn)來提高人工智能算法的運(yùn)行速度。ASIC設(shè)計雖然能夠取得較高的能效比，但存在一些缺點(diǎn)：ASIC設(shè)計開發(fā)流程較長，流片成本高，對設(shè)計人員的要求比較高；并且，ASIC設(shè)計缺乏靈活性，應(yīng)用范圍較窄，一旦軟件算法發(fā)生變化，可能需要重新設(shè)計流片。FPGA設(shè)計相較ASIC設(shè)計，雖然性能和功耗方面不如ASIC設(shè)計，但FPGA具有可重構(gòu)性，可以及時方便的針對軟件算法調(diào)整硬件結(jié)構(gòu)，不必?fù)?dān)心軟件算法淘汰過時的問題。CPU、GPU、FPGA和ASIC的靈活性與能效比較如圖1-3所示。圖1-3CPU、GPU、FPGA和ASIC的靈活性與能效由于FPGA的靈活性，科研文獻(xiàn)中較多采用基于FPGA平臺或CPU-FPGA平臺，進(jìn)行硬件優(yōu)化設(shè)計，實(shí)現(xiàn)對人工智能算法的加速。在FPGA的硬件加速設(shè)計中，可以充分利用算法硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢，通過提高并行度設(shè)計、循環(huán)分塊和循環(huán)展開、多級流水線結(jié)構(gòu)設(shè)計等，充分利用FPGA板上資源，提高運(yùn)算的性能。基于CPU-FPGA平臺的硬件加速設(shè)計，F(xiàn)PGA可以對如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算等需要復(fù)雜運(yùn)算的部分通過硬件電路進(jìn)行加速，CPU可以輔助用于一些控制工作，這樣的設(shè)計進(jìn)一步提升了FPGA設(shè)計的靈活性。這樣的平臺十分適用于不斷發(fā)展的人工智能算法，可以隨時針對算法的發(fā)展而調(diào)整硬件電路結(jié)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2961009