[发明专利]基于FPGA及轻量化CNN嵌入式快速核素识别方法在审
| 申请号： | 202211530388.7 | 申请日： | 2022-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN115879521A | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 石睿;王博;庹先国;杨剑波;郑洪龙;赵威;兰运良 | 申请（专利权）人： | 四川轻化工大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08;G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都天炜知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51377 | 代理人： | 向玉芳 |
| 地址： | 643000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种能充分利用芯片资源，更快地计算出识别结果的基于FPGA及轻量化CNN嵌入式快速核素识别方法。该基于FPGA及轻量化CNN嵌入式快速核素识别方法包括以下步骤：S1、模型建立；S2、模型部署；即搭建轻量化卷积神经神经网络MobileNet模型，在FPGA芯片进行部署，包括核脉冲信号特征提取，轻量化卷积神经网络的建立，在FPGA和ARM异构芯片中进行部署。采用上述基于FPGA及轻量化CNN嵌入式快速核素识别方法减少了模型的参数量和计算量，便于模型的实际推广与应用；能够提出不同的加速计算策略，有效地减少核素识别时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 量化 cnn 嵌入式 快速 核素 识别 方法 | ||
【主权项】：
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