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成果展示
2022年05月24日   审核人:

边缘低功耗行人识别:

基于深度学习算法以及Tensorflow Lite Micro端侧神经网络推理框架的小区域人形检测,根据我们实际的测试,行人检测的正确率达到84%,且可以在MCU端上运行;在MCU端检测到有人之后,MCU端将有关行人的数据上传到云端,云端根据收到的数据来唤醒相关的高性能设备,进一步获取行人的真实数据。

 

相比与传统的社区管理员通过大量连接了高清摄像头的屏幕来完成的社区的安全管理的方法相比,我们这种基于微内核实时操作系统实现的超低功耗机器视觉与端云协同的智能安防系统只会在端侧检测到有人之后才会将视频流接入管理员的屏幕,不仅减轻了管理员的工作负担,而且更重要的是端侧实现的智能化应用将极大的节省了系统的带宽资源,在提升系统响应的同时也降低了成本。

边缘低功耗行人检测:

提出了一个面向微处理器进行裁剪的目标检测模型用于对行人进行快速检测,可以在MCU的cortex-m7和cortex-m4内核上实现对视频流的实时检测,通过对yolo-fastest模型进行进一步的改进裁剪,定点量化,算子优化等步骤获得模型权重文件大小仅为152K,完全可以在RAM只有几百K的低功耗设备上完成模型推理。尽管模型的精度有一定程度的损失,但该模型通过裁剪多尺度特征在占用内存大小和推理速度上可以满足微处理器要求,可以胜任特定场景下的目标检测,目前已经在STM32H750和NXP RT1062上达到较好的检测效果。

边缘口罩检测:

智能口罩检测是疫情防控中的重要功能,通过MindSporeLite推理框架对口罩检测模型进行推理,并使用C/C++实现了模型的预处理和后处理算法,使得该功能具有非常好的可移植性。

实时视频流口罩检测:

多目标口罩检测:

 

手机移动端口罩检测APP:

XidianOS操作系统

西电OS操作系统是应用于微处理器上的一个小巧玲珑的操作系统,它可以根据具体的应用场景以去定制化功能,具有较强的可拓展性和可移植性。同时具有一套面向AI模型的标准化框架,可对接多种AI后端推理方案,为用户提供统一的接口。

AI Framework作为一个可定制化的操作系统中间件,若有使用需要可自行添加至工程目录中。AI Framework目的在为多种不同的神经网络推理后端提供统一的使用接口,只需要对应的插件就可以运行。其中使用Microinfer推理框架,可针对不同芯片平台和模型,一键式直接生成定制化的插件,让用户无需关注模型推理的底层实现。


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