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基于区块自适应特征融合的图像实时语义分割 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展, 并在机器人、自动驾驶等领域中得到应用. 本文提出一种基于区块自适应特征融合(Block adaptive feature fusion, BAFF) 的实时语义分割算法, 该算法在轻量卷积网络架构上, 对前后文特征进行分区块自适应加权融合, 有效提高了实时语义分割精度. 首先, 分析卷积网络层间分割特征的感受野对分割结果的影响, 并在跳跃连接结构(SkipNet) 上提出一种特征分区块加权融合机制; 然后, 采用三维卷积进行层间特征整合, 建立基于深度可分离的特征权重计算网络. 最终, 在自适应加权作用下实现区块特征融合. 实验结果表明, 本文算法能够在图像分割的快速性和准确性之间做到很好的平衡, 在复杂场景分割上具有较好的鲁棒性. 相似文献
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基于Xenomai的实时测控系统的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍实时操作系统仿真框架Xenomai和操作系统自适应域环境Adeos(Adaptive Domain Environment for Operating System)的基本原理.分析带有中断屏蔽功能的Adeos中断管道机制,以及用户态下混合执行模式的实时任务被抢占和"优先级反转"问题.应用Xenomai的实时核构建了Xenomai/Linux双内核实时机制;通过Xenomai提供的可插式接口仿真模块实现了基于RTAI API的应用程序编程;结合IPC等具体硬件实现了一套模拟小型电站任务的实时测控系统.运行结果显示系统满足电力系统硬实时的时限要求且运行稳定. 相似文献
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如果能够提供一种将基于传统实时操作系统开发的应用程序透明地移植到Linux上的解决方案,那么Linux在实时领域的应用就会更加广泛;Xenomai就是为解决这个问题而发起的一个开源项目,相比于同类方案中RTLinux和RTAI,Xenomai的特点是专注于用户态下的实时性,同时提供与多种流行商业RTOS兼容的接口,这样在其之上构建的实时程序的稳定性和可移植性有了较大的提高;文中介绍了Xenomai的主体功能,分析了其底层实现思想,构建了一套基于Linux和Xenomai的实时测控系统,并对该系统进行了实时性测试,结果表明Xenomai能够胜任硬实时测控系统的需求。 相似文献
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