基于嵌入式端的动态气体轻量化分析方法研究

作者：贾颖淼; 李紫蕊; 范书瑞^*; 张艳

来源：传感技术学报, 2021, 34(07): 904-910.

• 嵌入式
• 动态气体分析
• 轻量级
• 卷积神经网络
• Tengine

为了解决复杂的动态环境下,计算机端动态气体分析模型参数多,训练缓慢等问题,提出了一种新的适用于复杂环境下的轻量级卷积神经网络架构,将模型部署到EAIDK-310智能板上,可以实现嵌入式端高效率的混合动态气体分析。与GasNet模型相比,提出模型的训练参数量减少约一半,训练模型消耗时间减少4倍,预测时间减少16倍,而预测准确度相当;与Improved LeNet5相比,分类性能明显较好,准确率达到了0.978,且输入数据长度更短,更适用于快速检测。将模型部署在嵌入式端后,利用样本数据对模型的有效性进行验证,实验结果表明,可以准确识别气体类别,每个样本的识别时间均在13ms以下;浓度预测误差在6×10-6以下,每个样本的平均识别时间在1ms以下。此模型可以实现在嵌入式端高准确,高效率的动态气体分析。

• 单位
  河北工业大学; 电子信息工程学院