无人机网络实时野火检测的硬件加速
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究旨在开发一种实时图像分类和火灾分割模型,通过对 Jetson Nano P3450 的硬件加速以及 TensorRT 的影响进行综合研究,以在无人机 (UAV) 的计算和能量约束下提高火灾分类的准确性和速度。结果显示与无硬件优化模型相比,分类速度提高了 13%,同时损失和准确性在原始值的 1.225%范围内。
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。