随着交通行业的发展,交通标志检测识别成为了辅助驾驶系统中最热门的研究方向之一。在实际行车道路中,交通标志具有目标小且类别繁多的特点,针对现有检测与识别算法难以同时兼顾准确度和速率的问题,提出一种YOLOv5l(you only look once ...
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随着交通行业的发展,交通标志检测识别成为了辅助驾驶系统中最热门的研究方向之一。在实际行车道路中,交通标志具有目标小且类别繁多的特点,针对现有检测与识别算法难以同时兼顾准确度和速率的问题,提出一种YOLOv5l(you only look once version 5l)与视觉转换器(vision transformer,ViT)结合的检测与识别方法。首先采用YOLOv5l对目标进行检测,得出交通标志的位置信息,再将其输入ViT进行分类识别,其中特征连接部分引入DenseNet网络模块,来实现原始特征和卷积后特征映射的密集连接,加强特征的传递性,提高识别率。结果表明:在GTSDB和GTSRB数据集上实验效果更佳,交通标志检测速率达到20 ms,准确率达到98.78%,相比全连接层识别准确率提高了约4%。
随着通信技术的发展,通信终端逐渐采用软件的方式来兼容多种通信制式和协议。针对以计算机中央处理器(CPU)作为运算单元的传统软件无线电架构,无法满足高速无线通信系统如多进多出(MIMO)等宽带数据的吞吐率要求问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的低密度奇偶校验(LDPC)码译码器的加速方法。首先,根据GPU并行加速异构计算在GNU Radio 4G/5G物理层信号处理模块中的加速表现的理论分析,采用了并行效率更高的分层归一化最小和(LNMS)算法;其次,通过使用全局同步策略、合理分配GPU内存空间以及流并行机制等方法减少了译码器的译码时延,同时配合GPU多线程并行技术对LDPC码的译码流程进行了并行优化;最后,在软件无线电平台上对提出的GPU加速译码器进行了实现与验证,并分析了该并行译码器的误码率性能和加速性能的瓶颈。实验结果表明,与传统的CPU串行码处理方式相比,CPU+GPU异构平台对LDPC码的译码速率可提升至原来的200倍左右,译码器的吞吐量可以达到1 Gb/s以上,特别是在大规模数据的情况下对传统译码器的译码性有着较大的提升。
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