面向嵌入式系统的图像实时去雾方法

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近些年来,深度学习方法快速兴起,卷积神经网络技术被应用于图像去雾领域,去雾效果得到了进一步提升。但也面临着计算量大,无法在嵌入式设备中达到实时性的问题。为增强嵌入式设备的去雾效率,通过优化网络结构和剪枝算法压缩网络模型,设计出一种面向嵌入式系统的图像实时去雾网络,最后将模型部署在嵌入式系统中。实验结果表明,该方法在不降低去雾效果的前提下,模型大小压缩83%,处理速度提高70%,达到40帧/s,在嵌入式系统中实现了实时去雾。与目标检测网络YOLO-FASTEST联调,在雾天情况下的平均检测精度提高近3%,检测速度达到近5帧/s。
其他文献
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期刊
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基于“基础-应用-影响”框架构建既体现浙江特色又适应浙江发展战略的数字经济发展评价指标体系,通过耦合协调模型测度浙江省数字经济发展的协调性及可持续性,并结合数字经济发展特征,在常规距离矩阵下引入技术距离矩阵分析浙江省各地市数字经济发展的空间集聚与溢出效应。研究发现:浙江省数字经济地区差异性强,呈现以“杭州-宁波”为中心点,以嘉兴为过渡点的空间分布特征;衢州、舟山和丽水数字经济发展协调性较差;地市间
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