Movidius神经计算棒驱动的实时行人检测：基于RefineDet的嵌入式解决方案

本文主要探讨了基于Movidius神经计算棒的行人检测方法，该技术在计算机视觉领域的嵌入式应用中展现出巨大的潜力。随着深度学习的快速发展，行人检测作为计算机视觉中的一个关键任务，面临着复杂背景下的挑战。传统的深度学习方法对于计算资源的需求较高，尤其是在移动和嵌入式设备上，这限制了其在实时应用场景中的应用。 文章作者张洋硕、苗壮、王家宝和李阳，分别来自陆军工程大学指挥控制工程学院，他们针对嵌入式设备的资源限制，提出了优化的解决方案。首先，他们改进了RefineDet目标检测网络结构，这一步旨在减少模型的复杂度和计算负担，使其更适应嵌入式设备如树莓派（Raspberry Pi）的需求。RefineDet是一种先进的目标检测模型，通过调整其设计，能够实现在有限硬件条件下保持较高的检测精度。 接着，他们在行人检测数据集上对优化后的模型进行了重新训练，确保模型能够在实际场景中准确地识别行人。将这个经过训练的模型部署到配备了Movidius神经计算棒的树莓派上，这种神经计算棒是一种专为深度学习推理设计的USB设备，它能提供高效的人工智能加速，对于嵌入式设备来说是个理想的平台。 最后，他们在实际环境中对模型进行了测试，结果显示该方法在搭载Movidius神经计算棒的树莓派上实现了接近实时的行人检测，每秒处理速度达到4帧。这意味着即便是在资源受限的环境下，也能保证较高的性能和响应速度。这对于许多实时监控和物联网应用来说，是一个重要的突破。 这篇研究论文强调了Movidius神经计算棒在嵌入式行人检测中的实用价值，为在移动和小型设备上部署深度学习模型提供了新的思路。通过优化网络结构和利用Movidius的硬件加速，它展示了如何在计算资源有限的情况下，依然能够实现高效的行人检测，这对推动人工智能在边缘计算的发展具有重要意义。