基于 CNN 的分布式光纤振动事件识别方法的 FPGA 实时实现
信号处理
2023-08-10 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
利用光纤检测并定位振动，分布式光纤振动传感（DVS）技术可对广阔区域进行实时监控与防护。该领域已借助卷积神经网络（CNN）。近期，一项研究实现了端到端振动事件识别，使基于 CNN 的 DVS 算法能够作为实际应用场景中用于边缘计算的实时嵌入式系统。考虑到中央处理单元（CPU）与图形处理单元（GPU）的功耗，以及专用集成电路（ASIC）的灵活性不足，现场可编程门阵列（FPGA）是该系统的最优计算平台。本文提出压缩预训练网络并采用一种新型硬件结构，为基于 CNN 的 DVS 算法设计全片上、流水线化推理加速器，无需微调或重训练。该设计可实现低功耗与低系统需求的实时处理。已在一个基于 4000 万参数、40 层 CNN 模型的现有 DVS 算法上完成验证，其完全片上、流水线化实现，且精度无损失。
引用
@article{arxiv.2308.04683,
title = {Real-time FPGA Implementation of CNN-based Distributed Fiber Optic Vibration Event Recognition Method},
author = {Zhongyao Luo and Zhao Ge and Hao Wu and Ming Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04683},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 6 figures