基于DPU的低功耗嵌入式手势识别系统设计

作者：黎海涛; 刘鸣; 张帅

来源：北京信息科技大学学报(自然科学版), 2021, 36(03): 1-7.

DOI：10.16508/j.cnki.11-5866/n.2021.03.001

• 深度学习处理单元
• 手势识别
• 神经网络
• 现场可编程门阵列

为了解决嵌入式手势识别系统的速度慢和功耗高的问题,提出基于深度学习处理单元(deep-learning processor unit,DPU)的手势识别系统设计方法。通过把DPU部署于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件,再调用ResNet-50网络对手势图片进行识别,设计并实现了一套低功耗的手势识别系统。实验结果表明,系统在工作频率为150 MHz时识别准确率为97.7%,运行速率可以达到129 GOPS,其能效比为26.3 GOPS/W,优于一些现有嵌入式FPGA神经网络手势识别实现方法。

• 单位
  北京工业大学