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随着社会的发展,人们大量外出导致拥挤场景越来越多,对人群密度的检测就显得尤为重要.针对人群中由于摄像机视角引起的人与人尺度不一的多尺度问题,提出了一种基于深度语义分割的人群密度检测方法.网络前端采用改进的VGG网络对人群特征进行提取,使输出的特征图为原图1/8以提高预测密度图的准确性,后端设计了两阵列扩张率不同的空洞卷积模块来捕捉人群的多尺度特征,使得网络能够捕捉更多的尺度细节及边缘信息.网络最后使用1×1的卷积对输出进行级联,得到高质量预测密度图.同时,为解决空洞卷积带来栅格效应,设计了锯齿状网络结构,使补零后的卷积操作中每一个像素都进行计算来保证信息的连续性,以此来提高网络的准确性.分别在ShanghaiTech和UCF_CC_50数据集上对网络性能进行了测试,测试结果优于目前主流的人群密度检测方法,测试所得的MAE值相较于MCNN网络提高了42.4%和38.1%,相较于SANet网络提高了5.3%和9.6%. 相似文献
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为了提高平方根升余弦滤波器的性能,采用FPGA技术,基于CSD编码和分布式计算两种算法,分别提出相应的硬件电路设计,并在QuartusⅡ综合器中进行综合.结果显示采用分布式计算算法实现的平方根升余弦滤波器性能优于CSD编码方式. 相似文献
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32位桶式移位寄存器FPGA实现 总被引:1,自引:0,他引:1
桶式移位寄存器是CPU中常用的一个部件,在集成电路设计中通常用晶体管实现。随着FPGA的性能的提高和推广,许多用户开始用FPGA实现微处理器的功能,其中桶式移位寄存器的设计对系统的性能有较大的影响。本文提出了三种桶式32移位寄存器的设计和实现方法,给出了实现结果。 相似文献
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提出了一种用于100 G以太网无源光网络(Ethernet Passive Optical Network,EPON)通信系统的里德-所罗门(Reed-Solomon,RS)编码器设计方法.100 G EPON通信系统由4个25 G EPON通信子系统组成,针对每一路25 G通信系统,采用纠错能力强、可靠性高的RS(1... 相似文献
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随着网络带宽的快速增长,互联网正面临着日益严重的安全威胁。网络入侵检测系统(KIDS)利用模式匹配等技术对网络报文进行分析和检测,是防范网络威胁、保护网络安全的一种有效手段。但模式匹配消耗巨大的计算量,现有的技术难以满足10Gbps以上骨干网络KIDS的需求。提出了基于B1oom filter的细粒度并行模式匹配技术PBPM(Parallel-B1oom-filter-based multi-Pattern Matching) , PBPM利用多个相同的B1oom filter分别从输入文本的不同位置处并行匹配,每个周期可完成多个字符的匹配,显著提高了匹配速率。详细讨论了在FPGA上的实现方式,在Snort 2.9规则集上的测试结果表明,PBPM能够提供超过20Gbps的模式匹配需求。 相似文献
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提出一种新的时态逻辑——一阶间隔时态逻辑(FOITL),它是扩充了间隔时间算子的一阶时态逻辑。它能精确地描述数字电路的时间特性,支持连续和离散的时间结构并能对时间信息进行推理。本文给出了FOITL的基本框架,并对其进行了验证。 相似文献
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建立SDH系列芯片验证平台 总被引:4,自引:0,他引:4
针对同步数字系列(Synchronous Digital Hierarchy,SDH)芯片开发的验证平台,利用事务和断信技术,采用模块化结构设计,层次结构清楚,具有良好的可重用性.用该测试平台验证了设计的超百万门的SDH成帧芯片的功能.实践表明,该验证平台极大地提高了SDH系列芯片功能验证的效率。 相似文献
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文章重点讨论一种专用视频处理的处理器的体系结构,根据该结构设计的DSP能够高效地完成图像处理。 相似文献
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针对字符串匹配算法在各平台实现的性能问题,将算法在CPU、GPU及FPGA上做了测试对比。GPU具有计算单元多的特点,使得GPU对计算密集型应用有较大的效率提升;而FPGA具有级强的灵活性、可编程性及大量的逻辑运算单元,在处理字符串匹配时的处理速度快。通过对3种实现方式在Snort规则库下做的分析,其结果表明,FPGA的处理速度最快,相比GPU的处理速度提升了10倍。而CPU的串行处理速度最慢,且FPGA的资源消耗最多,GPU次之,CPU的资源消耗最少,且实现最简单。 相似文献
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片上网络节点编码的设计和在路由方面的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
网络拓扑选择和路由算法设计是片上网络设计的关键问题.在比较现有的三种网络拓扑结构的基础上,提出了一种隐含着相邻节点以及节点之间链路关系并适合二维Torus拓扑结构的节点编码方法.该编码和Torus结构的结合能拓扑结果够简化路由算法的设计和实现,改善了网络路由性能.实验结果表明,提出的编码方法与二维Torus拓扑结构的结合有效地提高了片上网络通信性能. 相似文献