检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2021年第7期41卷 38-43页

作者：孙文文何国庆刘纯赵伟然齐力文中国电力科学研究院有限公司北京100192 电力规划设计总院北京100120 北京国电智深控制技术有限公司北京102200

随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基... 详细信息

随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光伏发电系统的应用场景;在某光伏电站开展示范应用,实测结果表明,通过在光伏逆变器侧安装边缘计算设备,能够实现光伏发电的快速无功响应能力。研究成果可为后续边缘计算在新能源发电中的应用提供参考。

关键词：物联网边缘计算设备光伏发电快速无功响应

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基于人工智能的边缘计算设备智能监控和维护系统

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软件 2025年第2期46卷 181-183页

作者：周锋仲量联行测量师事务所(上海)有限公司上海200003

物联网技术飞速发展带动了边缘计算的兴起和大规模应用,但同时也让设备智能监控与维护面临实时性、安全性等多个方面的挑战。本文结合人工智能,对边缘计算设备智能监控与维护系统展开研究,旨在通过分析其需求、基本架构以及技术实现路径... 详细信息

物联网技术飞速发展带动了边缘计算的兴起和大规模应用,但同时也让设备智能监控与维护面临实时性、安全性等多个方面的挑战。本文结合人工智能,对边缘计算设备智能监控与维护系统展开研究,旨在通过分析其需求、基本架构以及技术实现路径,进一步明确设备自动诊断与运维的建议与要求,让设备运行效率得到质的提升,同时延长它们的使用寿命,让经济效益得到显著提升。测试结果表明,基于人工智能的边缘计算设备智能监控和维护系统,成功依托技术集成,让设备的计算能力得到提升、资源管理更为灵活、人机交互更为先进等,表明了边缘计算设备智能监控和运维具有实现的可能性。

关键词：人工智能边缘计算设备智能监控

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基于边缘计算设备的无人机视角下行人与车辆检测

基于边缘计算设备的无人机视角下行人与车辆检测

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作者：邹鹏辉南昌大学

学位级别：硕士

边缘计算设备可将计算资源靠近数据源,减少网络带宽消耗,并提高目标检测系统的效率和准确性。此外,边缘计算设备价格低廉,能耗低,便捷性高,利用其部署检测模型,可快速准确地检测普通场景下的行人和车辆等目标,为交通管制、救灾救援等任... 详细信息

边缘计算设备可将计算资源靠近数据源,减少网络带宽消耗,并提高目标检测系统的效率和准确性。此外,边缘计算设备价格低廉,能耗低,便捷性高,利用其部署检测模型,可快速准确地检测普通场景下的行人和车辆等目标,为交通管制、救灾救援等任务提供有力支持。然而,无人机视角下的行人和车辆检测存在较普通场景目标检测更加难以解决的挑战,例如长期遮挡和形变剧烈等。此外,边缘计算设备的算力也是需要考虑的问题。针对上述问题,本文主要做了如下工作:(1)自制数据集以及对Vis Drone2019数据集进行有效的数据重采样。考虑到公开数据集Vis Drone2019存在目标类别的较大不平衡,一方面使用ACE与暗通道算法等数据增广的手段对数据集进行重采样以达到数据相对平衡,另一方面通过自制目标类别分布均匀的数据集用于目标检测模型的训练,加强检测模型的泛化能力。(2)设计了一个更轻量高效的YOLOv5s改进模型。为解决无人机视角下目标检测存在的图像背景复杂、目标尺度变化大以及目标较小的检测难点,在模型的主干网络加入可变形卷积,增加特征网络的感受野,同时加入注意力机制,强化特征图目标信息与重要通道间的相关性表达,解决原YOLOv5s网络无偏好的问题。为获得内存开销更小的网络模型,在改进模型的Neck网络部分使用轻量级卷积GSConv,减少网络参数量,降低模型的冗余性,提高网络的检测效率。(3)使用边缘计算设备对无人机获取的图像进行目标检测模型推理,实现对行人与车辆的有效检测。分别利用Tensor RT、RKNN神经网络计算库对检测模型进行推理加速的优化研究,并将优化后的算法模型分别部署在Jetson Xavier NX、瑞芯微RV1126边缘计算设备上。通过探索基于不同边缘计算设备的目标检测新解决方案和方法,获得不同边缘设备对于改进模型部署的适用性及模型推理加速的优劣。本文设计立足于边缘计算设备的无人机视角下目标检测,在权衡检测精度与速度下,最终完成了在边缘计算设备上低成本、高效率的无人机视角下车辆与行人检测系统的实现。实验结果表明,改进后的模型内存大小14.0MB,较基准网络yolov5s模型内存压缩了2.8%;在检测精度上,改进模型的m AP50值为0.658,较基准YOLOv5s模型提高了9.5%;在推理速度上,改进模型的平均推理时间为4.5ms,较基准模型快了6.25%,同时改进模型成功部署在英伟达Jetson Xavier NX与瑞芯微RV1126边缘计算平台。

关键词：无人机视角下目标检测 Jetson Xavier NX RV1126 边缘计算设备

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边缘计算设备的性能功耗测量

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电子技术与软件工程 2020年第8期 11-12页

作者：朱明天翼物联科技有限公司江苏省南京市210006

本文阐述了边缘计算设备性能功耗测量的试验方法,基于Roofline性能分析模型及设备的功耗开展测量与分析。

关键词：边缘计算设备性能功耗测量 Roofline性能分析模型神经网络

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面向边缘计算设备的可见光近场安全通信方法研究

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信息技术与网络安全 2019年第8期38卷 13-16,27页

作者：郑攀邱杰凡李成林史占成浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310014 国网任丘市供电公司河北任丘062550

为了满足边缘计算中边缘感知系统信息交互的需求,可以采用传输便捷、功耗较低的近场安全通信方法。然而,物联网边缘节点一般不具备应用复杂安全加密策略的条件,而无线电波采用广播方式传输,存在信息泄漏的风险。因此,通过利用可见光的... 详细信息

为了满足边缘计算中边缘感知系统信息交互的需求,可以采用传输便捷、功耗较低的近场安全通信方法。然而,物联网边缘节点一般不具备应用复杂安全加密策略的条件,而无线电波采用广播方式传输,存在信息泄漏的风险。因此,通过利用可见光的定向传输特性,实现一种面向边缘计算设备的双工可见光通信系统,从底层提高数据传输的安全性。同时,针对可见光源信号不稳定的特点,提出了一种基于可见光安全通信的状态转化调制(State Transaction Modulation,STM)策略。实验结果表明,STM调制的传输速率高于PWM和PIM调制且能耗大幅降低,在传输序列有重复的情况下吞吐率亦优于DH-PIM调制。

关键词：边缘计算设备可见光传感器安全通信调制

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基于边缘计算的化工物料抓取系统研究

基于边缘计算的化工物料抓取系统研究

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作者：孙全伟淮阴工学院

学位级别：硕士

随着中国制造业不断向智能化、自动化及现代化迈进,基于视觉技术的目标检测应用日益广泛。这些目标检测应用主要依赖于大型计算设备进行神经网络模型推理,这些设备体积庞大且不易移动。然而随着边缘计算设备技术的快速发展,小型边缘计... 详细信息

随着中国制造业不断向智能化、自动化及现代化迈进,基于视觉技术的目标检测应用日益广泛。这些目标检测应用主要依赖于大型计算设备进行神经网络模型推理,这些设备体积庞大且不易移动。然而随着边缘计算设备技术的快速发展,小型边缘计算设备的处理能力也有了大大的提升。本文介绍了一个基于边缘计算的物料抓取系统的设计,旨在化工生产等工业生产环境中实现自动化和智能化的物料分拣、码垛等任务。该系统不仅从软件算法上进行了设计,还对边缘计算设备控制板上进行了设计。本文的研究和分析主要集中在以下几个方面: (1)神经网络视觉识别控制板设计设计了一种集成了神经网络的目标检测与电机控制功能的控制板。这种设计允许控制板在检测到目标物料的同时,直接控制传输装置进行物料传输,从而省去了传统的复杂硬件连接和信号传输过程。此控制板的设计旨在节约硬件资源,通过集成化设计减少了所需的硬件数量,进而降低了系统的总体成本。 (2)多方位图像采集功能模块设计构建了一个多方位图像采集系统,该系统能够从不同角度和位置捕捉物料图像,从而大大提高了数据集采集的效率和全面性。通过多角度采集,系统能够捕获到物料在不同光照、视角和背景下的图像,增强了机器视觉系统的鲁棒性和泛化能力。这种设计显著降低了对人力物力的依赖,提高了数据采集的自动化程度。另外,系统采用了云端服务器训练网络模型的工作模式,即利用云端强大的计算能力进行模型训练,而将模型推理和实时控制任务交由边缘设备完成。这种工作模式充分利用了云端和边缘端的各自优势。降低了对单一高性能计算设备的需求,使得更多种类的设备能够参与到化工物料智能抓取系统中来。综上所述,本文构建的基于边缘计算的物料抓取系统通过创新性的设计和技术整合,实现了化工生产等工业环境中的自动化和智能化物料处理任务。该系统在提高生产效率和质量的同时,也降低了生产成本和对人力物力的依赖。未来,随着技术的不断进步和应用领域的拓展,该系统有望为工业生产带来更大的效益。

关键词：边缘计算计算机视觉边缘计算设备电机控制

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基于物联网的智能驱鸟器设计与应用研究

基于物联网的智能驱鸟器设计与应用研究

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作者：钱安南昌大学

学位级别：硕士

输电线路是现代社会的生命线,关乎国家安全、经济发展和社会稳定。输电线路途经河流、山脉、农田等复杂环境,长期处于这种环境下,极易遭受自然灾害、生物和外力破坏。近年来,由于生态环境的不断改善,鸟类的数量急剧增加,鸟类活动成为继... 详细信息

输电线路是现代社会的生命线,关乎国家安全、经济发展和社会稳定。输电线路途经河流、山脉、农田等复杂环境,长期处于这种环境下,极易遭受自然灾害、生物和外力破坏。近年来,由于生态环境的不断改善,鸟类的数量急剧增加,鸟类活动成为继雷击和外力破坏第三大输电线路跳闸的原因。为防治鸟害,人们采取了一系列驱鸟措施、隔离措施和引导措施,不过,实践表明传统的驱鸟方式容易被鸟类适应,无法保障输电线路安全。人工巡检需要大量人力成本,并且不能及时发现鸟类入侵,效率较低。为解决以上两大痛点,需要寻求一种高效可靠的驱鸟方式以保障输电线路的稳定运行。本文以江西省某地的输电线路鸟害情况为研究背景,对智能驱鸟器的结构与功能进行研究设计。运用改进YOLOv8s目标检测算法与物联网技术解决输电线路中常规驱鸟措施易被鸟类适应和人工巡检效率低的问题。主要研究内容为: (1)建立鸟种相关数据集。根据江西省电网对某地统计结果,以及查阅相关危害鸟种名录,构建了20类高危鸟种、18类危害鸟种和2类无害鸟种三个等级,对获取的图像进行数据清洗,共计8547张鸟种图像数据集,分别对数据集中的鸟类目标进行人工标注,共标注了9989个鸟类目标。 (2)提出一种基于改进YOLOv8s的输电线路鸟种检测方法。采用融合SimAM注意力的FasterNet轻量化网络替换YOLOv8s中主干网络,有效降低模型的参数量和计算量;使用改进后的加权双向特征金字塔网络Bi FPN,增强模型不同层的特征融合能力,提升模型的泛化能力;改进网络边界框回归损失函数Inner-SIoU,提升模型检测精度。实验结果表明,改进后YOLOv8s模型的检测精度指标:mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了96.8%、85.5%,相较于基准模型提高了0.8%、1.7%,检测速度为181.8FPS,模型权重仅为9.8MB,相比基准模型减小了55.5%。将改进模型部署在Jetson Xavier NX边缘计算设备上,检测速度达到了32.5FPS,满足实时检测要求。 (3)设计了智能驱鸟器设备和后台管理系统。智能驱鸟器搭载高清摄像头,使用云服务器将摄像头拍摄的图像转发到边缘计算设备进行推理,由智能驱鸟器控制单元根据推理结果,判断是否触发特定超声波频率对入侵鸟类进行驱赶。利用后台管理系统对智能驱鸟器实现统一管理和监测,便于工作人员及时维护。

关键词：输电线路物联网鸟种检测轻量化边缘计算设备

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基于对抗生成网络的矿井烟火安全预警检测算法研究

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煤矿机电 2024年第6期45卷 7-11,28页

作者：王哲陈峤鹰李青傅哲张斌文宇阳中煤科工集团沈阳研究院有限公司辽宁抚顺113122 抚顺中煤科工检测中心有限公司辽宁抚顺113122 西安交通大学陕西西安710049 西安博深安全科技股份有限公司陕西西安710304 上海煤科检测技术有限公司上海201401

近年来,煤矿安全一直是重点关注的领域,各种技术不断为煤矿生产安全提供更好的保障。传统视频监控系统依赖人力,存在视野盲区和效率低下的问题。为了提高煤矿安全监控的智能化水平,提出了一种基于海思Hi3559A边缘计算设备和深度学习技... 详细信息

近年来,煤矿安全一直是重点关注的领域,各种技术不断为煤矿生产安全提供更好的保障。传统视频监控系统依赖人力,存在视野盲区和效率低下的问题。为了提高煤矿安全监控的智能化水平,提出了一种基于海思Hi3559A边缘计算设备和深度学习技术的解决方案。该方案通过生成对抗网络(GAN)生成训练样本,并对YOLOv7检测算法进行优化,引入滑动窗口自注意力机制(Swin Transformer)、双路特征提取网络(BiBranchBackbone)和网格特征融合模块(GrideFuse),提升了检测和分割精度,以实现复杂场景下明火和烟雾的精确检测和分割。试验结果表明,改进后的YOLOv7算法在检测框mAP和分割mAP上分别提高了2.7%和2.3%。提出的智能煤矿安全预警监测系统已在实际应用中取得了显著效果,为煤矿企业的安全生产提供了有力保障。

关键词：智能系统 YOLOv7 边缘计算设备实时检测智能化分析

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深度神经网络参数轻量化方法综述

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中国电子科学研究院学报 2024年第4期19卷 350-363,379页

作者：林冲闫文君纪纲于斌王莹中国人民解放军91206部队山东青岛266109 海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001

近年来,深度神经网络在各种具有挑战性的任务上取得了巨大的成功,不断刷新人们对人工智能的认识。但是,深度神经网络模型的参数量巨大、计算成本、存储成本过高,难以部署到资源受限的边缘计算设备中。因此,人们开始从网络的架构和参数... 详细信息

近年来,深度神经网络在各种具有挑战性的任务上取得了巨大的成功,不断刷新人们对人工智能的认识。但是,深度神经网络模型的参数量巨大、计算成本、存储成本过高,难以部署到资源受限的边缘计算设备中。因此,人们开始从网络的架构和参数量两个角度尝试对网络进行轻量化设计,同时保证神经网络性能可接受。本文从网络参数轻量化的角度出发,首先简要回顾深度神经网络发展历史和工作原理;其次,介绍当前主流的3类参数轻量化方法:参数量化、张量分解以及参数共享;然后,从思想描述、适用层级、训练方式等维度对比分析方法优劣;最后,对神经网络轻量化的未来发展方向进行展望。

关键词：深度神经网络人工智能边缘计算设备神经网络参数轻量化

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基于轻量级网络的快速车辆检测与跟踪算法研究

基于轻量级网络的快速车辆检测与跟踪算法研究

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作者：钟锡洪深圳大学

学位级别：硕士

智能交通监控系统的核心算法是多目标检测与跟踪算法,目前基于深度学习的检测算法是重要的研究方向,为了追求更高精度的检测性能,检测模型的规模与计算量越来越大。当模型需要部署在边缘计算设备时,轻量级神经网络因具备实用性和实时性... 详细信息

智能交通监控系统的核心算法是多目标检测与跟踪算法,目前基于深度学习的检测算法是重要的研究方向,为了追求更高精度的检测性能,检测模型的规模与计算量越来越大。当模型需要部署在边缘计算设备时,轻量级神经网络因具备实用性和实时性成为研究的重点。基于检测的多目标跟踪算法的精度受检测算法精度的影响较大,并且跟踪算法的耗时也影响着监控系统的部署。因此,本文针对轻量级检测算法、车辆目标跟踪、监控系统软件这几个关键问题进行研究,本文的主要研究内容是: 1)针对交通监控场景的车辆目标检测问题,提出了一种轻量级车辆目标算法。为了提高检测模型泛化能力,算法使用颜色变换进行数据增强,在模型训练前获得了不同光照条件的图像数据。通过人工设计轻量级神经网络VLNet(Vehicle Lightweight Network),VLNet采用并行的二分支网络结构。上分支用于提取小车辆目标特征,下分支用于提取大车辆目标特征,最后进行特征融合的方法有效提高了模型的检测精度。为进一步提高模型的推理速度,VLNet采用单尺度预测的策略。实验结果表明,VLNet在COCO、UADETRAC数据集上均表现出良好的目标检测性能,精度比Yolo-Fastestv2、Yolo-Fastest高,速度比Tiny-Yolov4快,在Jetson TX2中平均单帧推理能达到64.5帧/s。通过在本课题组采集的数据集进行的鲁棒性测试实验,证明了VLNet的泛化能力强,能很好地完成在各种交通场景下的实时检测任务。 2)针对多目标跟踪算法Deep Sort中特征重识别网络不适配车辆跟踪的问题,提出了一种基于Deep Sort的优化车辆跟踪算法。为了使Deep Sort适配车辆跟踪的任务,通过更换特征重识别网络并且训练VERI-Wild数据集,使得我们的优化算法在测试实验中跟踪性能得到提升,在车辆跟踪中效果比Deep Sort、SORT好。通过采用Tensor RT加速特征重识别网络的推理,优化了算法运行速度。在优化级联匹配中使用了自适应阈值λ方法。在Jetson TX2中,使用VLNet检测算法与我们的优化跟踪算法能达到平均单帧耗时33.4ms,使智能交通监控系统在边缘计算设备运行成为可能。 3)为实现一套可靠稳定、易于操作的智能交通监控系统,采用前面提及的轻量级检测模型VLNet算法与优化跟踪算法实现车辆检测跟踪功能,并设计一套功能完善的人机交互软件让用户能轻易使用本监控系统;本监控系统拥有丰富的功能,智能交通监控系统具备车辆检测、车辆跟踪、车流量统计、车牌识别、车辆类型识别、车辆行进方向识别、车辆信息存储与管理、用户信息存储与管理功能。在软件设计时,为了保障系统的稳定运行,采用视频帧读取优化方法以及多线程设计;经过多次实地测试,本智能交通监控系统可以实时运行,是一套具有实际功能的智能交通监控系统。

关键词：轻量级检测算法车辆跟踪智能交通监控系统边缘计算设备

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