研究人员提出一个扭转摄像系统与人工智能对象检测增加的信息扭转形象,用“图像处理芯片和广角图像畸变校正和图像缓冲区控制器,低功耗KL520芯片和一个优化的人工智能模型MobileNetV2-YOLOV3-Optimized (MNYLO)。”
文摘
”的一项研究公路安全保险学会(IIHS),驾驶碰撞率仅使用换向摄像系统低于使用倒车摄像系统和倒车雷达。在本文中,我们实现了一个扭转摄像系统与人工智能对象检测增加换向图像的信息。我们的系统包含一个图像处理芯片(IPC)和广角图像畸变校正和图像缓冲区控制器,低功耗KL520芯片和一个优化的人工智能模型MobileNetV2-YOLOV3-Optimized (MNYLO)。实验结果显示我们的系统的三个优势。首先,通过IPC的图像失真校正,我们可以恢复扭曲扭转形象。其次,通过使用一个公共数据集和收集各种天气的图片为人工智能模型训练,我们的系统不需要使用图像算法消除等坏天气雨,雾,雪恢复被污染的图像。对象仍然可以检测到我们的系统在图像受到天气。第三,与人工智能模型Tiny_YOLOV3相比,不仅我们MNYLO的参数已经减少了72.3%,计算的数量已经减少了86.4%,但对象检出率也一直在维护和避免急剧下降。”
找到开放获取这里的技术论文。2022年1月出版。
挂、K.-C;林、M.-C;林,S.-F。一种新型节电扭转摄像系统与人工智能对象检测。282年电子2022年11日。https://doi.org/10.3390/electronics11020282。
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