[发明专利]图像检测的加速方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种图像检测的加速方法、装置及存储介质。所述图像检测的加速方法包括步骤S10：接收检测任务；步骤S20：设置延时时间；步骤S30：通过神经网络正向推理器NNIE(Neural Network Inference Engine)执行所述检测任务，以进行第一运算；步骤S40：根据所述第一运算结果，通过中央处理器CPU(Central Processing Unit)继续执行所述检测任务，以进行第二运算；步骤S50：当所述检测任务执行时间达到所述延时时间时，触发下一个所述NNIE执行下一个检测任务。通过本发明提供的技术方案，提升实时处理速度，在保证实时性的同时，提高检测效果，同时也提升CPU的利用率。

技术领域

本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种图像检测的加速方法、装置及存储介质。

背景技术

在神经网络用于加速的正向推理器NNIE是Neural Network Inference Engine的简称，是专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元，在使用NNIE进行图片/图像的检测任务时，单个所述NNIE在同一个时间点仅能处理一个图片/图像的检测任务，同时，所述NNIE与中央处理器CPU必须是串行运算模式，即当NNIE处理完成后，才能交给CPU进行下一步运算，因此，现有的检测处理无法同时满足处理速度快和检测效果好两方面的问题，检测效果好的模型输入图片的分辨率大，网络模型大，但处理速度慢，难以满足实时性要求；实时性好的模型输入图片的分辨率小，网络模型小，但检测效果差，同时在进行大量的图片和图像检测时，存在检测效率低、CPU使用率低的问题。

发明内容

本发明主要目的是提供一种图像检测的加速方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术使用NNIE进行图像检测无法满足实时性和检测效果的问题。

为了实现上述目的，本发明提供一种图像检测的加速方法，该方法包括：

步骤S10：接收检测任务；

步骤S20：设置延时时间；

步骤S30：通过神经网络正向推理器NNIE(Neural Network Inference Engine)执行所述检测任务，以进行第一运算；

步骤S40：根据所述第一运算结果，通过中央处理器CPU(Central ProcessingUnit)继续执行所述检测任务，以进行第二运算；

步骤S50：当所述检测任务执行时间达到所述延时时间时，触发下一个所述NNIE执行下一个检测任务。

进一步地，所述延时时间大于0且小于单次所述检测任务完成的时间。

优选地，所述延时时间为40毫秒。

进一步地，单次所述检测任务循环依次执行所述第一运算和所述第二运算，直到当次所述检测任务完成。

进一步地，最后一个所述NNIE开始接收执行所述检测任务后，同样经过延时时间，触发第一个所述NNIE接收执行下一个检测任务，依次循环执行所述检测任务。

进一步地，所述检测任务包括图像或视频序列中的图像检测。

进一步地，采用神经网络对图像或者视频帧序列中的图像进行检测。

优选地，所述图像的帧率为30fps(Frames Per Second，每秒传输帧数)。

为实现上述目的，本发明还提供一种图像检测的加速装置，其特征在于，所述图像检测的加速装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的图像检测的加速程序，所述图像检测的加速程序被所述处理器执行时实现上述所述的图像检测的加速方法的步骤。