王一木
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 供职机构：浙江大学电气工程学院超大规模集成电路设计研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省重中之重学科开放基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于颜色的粒子滤波算法的改进与全硬件实现被引量：3
- 2011年
- 传统基于颜色的粒子滤波算法在硬件实现中存在着跟踪效果不理想、实时性差等问题。该文结合硬件电路需要对基于颜色的粒子滤波算法进行了改进,在传统SR重采样算法的基础上将剩余粒子撒向目标点附近,以提高其在硬件环境下跟踪的准确性与稳定性。文中给出了改进算法的全硬件实现的电路架构,并在FPGA上完成了目标跟踪系统的实现。实验表明提出改进算法与硬件实现方案对简单背景环境下运动目标有着良好的跟踪效果,系统实时处理能力可达72 FPS,而硬件消耗为7387个逻辑单元。为进一步适应复杂的应用环境,在此粒子滤波器基础上给出了可扩展的分布式粒子滤波系统的架构以及相应的重采样策略,良好的并行性与可扩展性使得系统能够完成复杂背景环境下多特征、多目标的跟踪任务。
- 王一木潘赟严晓浪
- 关键词：目标跟踪粒子滤波实时性可扩展性
- 基于自组织映射的手写数字识别的并行实现被引量：9
- 2014年
- 针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字识别这类复杂应用,传统方法的识别率十分有限.提出的SOM简化算法可以在保证系统聚类准确率的同时,除去权值更新函数中的复杂运算,易于硬件的全并行实现.基于提出的SOM简化算法及并行电路架构,实现的手写数字识别系统的工作频率为50 MHz,单次输入的学习时间仅需200ns,实时处理性能可达400MCUPS.识别系统针对MNIST样本库的识别准确率超过81%,与经典SOM算法的准确率持平,明显优于其他SOM简化方法.
- 王一木潘赟龙彦辰严晓浪宦若虹
- 关键词：手写数字识别
