| 基于改进UNet的沥青道路缺陷检测系统的研究与实现 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：5207 K | |
| 標簽： 道路缺陷检测 语义分割 模型压缩 | |
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| 文檔介紹：针对道路缺陷检测中传统方法泛化能力低、易受环境干扰，以及深度学习模型部署在计算平台时存在的高功耗、低速度等问题，提出一种基于低功耗FPGA平台的语义分割模型的加速与部署策略。首先，构建包含道路裂缝与坑洞的多源数据集，通过数据增强技术平衡样本分布；其次，针对UNet模型的特征提取网络与上采样网络分别进行通道裁剪，并结合量化技术将模型权重从FP32压缩至INT8，进一步降低计算量；最后，利用Vitis AI工具链完成模型量化与编译，部署至FPGA平台，充分发挥其并行计算能力。实验结果表明，优化后的模型在保证平均交并比（MIoU）损失小于5%的前提下，推理速度达到了17 ms，模型参数量与计算量大幅度降低，并且功耗显著降低。该方法在边缘端实现了高效、低功耗的道路缺陷检测，为沥青道路自动化养护评估提供了可行方案。 | |
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