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GPU acceleration design method for driver’s seatbelt detection

计算机科学 人工智能 卷积神经网络 稳健性(进化) 挡风玻璃 计算机视觉 特征提取 加速度 直方图 定向梯度直方图 行人检测 目标检测 支持向量机 模式识别(心理学) 计算 智能交通系统 卷积(计算机科学) 人工神经网络 图像(数学) 算法 工程类 生物化学 化学 物理 行人 土木工程 经典力学 运输工程 基因 航空航天工程
作者
Jing Yong-quan,Tianshu Wu,Jin Li,Zhijia Zhang,Chao Gao
标识
DOI:10.1109/icemi46757.2019.9101821
摘要

With the development and maturity of deep learning algorithms, CNN have emerged in the field of computer vision. Image recognition is one of the important research directions in the field of computer vision. The traditional image recognition method is to extract features by constructing feature descriptors and then classify them by classifiers, such as gradient direction histogram and support vector machine. These methods generally have the problems of poor robustness and insufficient ability to extract features in complex application scenarios. At the same time, convolutional neural network has not been well applied in image recognition due to its large amount of computation and slow speed. With the development of GPU, the parallel computing capability has been greatly improved. This paper designs a GPU acceleration method for the driver’s seatbelt detection system based on CNN. The system is based on the Deconv-SSD target detection algorithm for vehicle detection, the Squeeze-YOLO algorithm for vehicle front windshield location, and the semantic segmentation for seat belt detection. Based on the characteristics of GPU, through the off-line merging bath normlization and convolution layer, Tensorrt model conversion technology to realize the GPU optimization speed. The results show that the proposed acceleration method can effectively improve the detection efficiency.
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