基于改進UNet的瀝青道路缺陷檢測系統的研究與實現
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:5207 K
標簽: 道路缺陷檢測 語義分割 模型壓縮
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文檔介紹:針對道路缺陷檢測中傳統方法泛化能力低、易受環境干擾,以及深度學習模型部署在計算平臺時存在的高功耗、低速度等問題,提出一種基于低功耗FPGA平臺的語義分割模型的加速與部署策略。首先,構建包含道路裂縫與坑洞的多源數據集,通過數據增強技術平衡樣本分布;其次,針對UNet模型的特征提取網絡與上采樣網絡分別進行通道裁剪,并結合量化技術將模型權重從FP32壓縮至INT8,進一步降低計算量;最后,利用Vitis AI工具鏈完成模型量化與編譯,部署至FPGA平臺,充分發揮其并行計算能力。實驗結果表明,優化后的模型在保證平均交并比(MIoU)損失小于5%的前提下,推理速度達到了17 ms,模型參數量與計算量大幅度降低,并且功耗顯著降低。該方法在邊緣端實現了高效、低功耗的道路缺陷檢測,為瀝青道路自動化養護評估提供了可行方案。
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