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无人机网络实时野火检测的硬件加速
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究开发了实时图像分类和火灾分割模型，通过硬件加速和TensorRT影响，提高了无人机计算和能量约束下的火灾分类准确性和速度。与无硬件优化模型相比，分类速度提高了13％，损失和准确性在1.225％范围内。
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关键要点
- 本研究开发了实时图像分类和火灾分割模型。
- 研究通过硬件加速和TensorRT提高无人机火灾分类的准确性和速度。
- 使用Jetson Nano P3450进行硬件加速。
- 在计算和能量约束下进行火灾分类。
- 与无硬件优化模型相比，分类速度提高了13%。
- 损失和准确性保持在1.225%的范围内。
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