文档名：基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速
摘要：全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工.岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别利用这些信息间接实现对刀盘的监测.提出了一种基于卷积神经网络的岩渣识别算法,在岩渣数据集上实现了96.5%的分类准确率.随后为了便于FPGA硬件部署,提出一种网络压缩方法,将网络规模压缩到原始网络的2.28%,同时分类准确率相比原网络仅下降了0.9%.最后使用OpenCL技术在IntelArria10GX1150平台上实现了算法部署,达到了224.54GOP/s的吞吐率以及11.23GOP/s/W的能效比.
Abstract：Intheprocessofroadexcavation,thecutterheadextrudesandcutstherockmass,whichiseasytocausecutterheadwearanddamage,resultingineconomiclosses.Therefore,thetheoryandtechnologyofcutterheadweardetectionisneededtoguidethecon-struction.Rockslagisadirectproductoftheexcavationprocess,andcarriesrichinformationthatcanreflectthecurrentconstructionstatus.Therefore,thecutterheadcanbemonitoredindirectlybyusingthisinformationthroughrockslagidentification.Aslagidentifica-tionalgorithmbasedonconvolutionalneuralnetworkisproposed,whichachievesaclassificationaccuracyof96.5%ontheslagdataset.Then,inordertofacilitatethedeploymentofFPGAhardware,anetworkcompressionmethodisproposed,whichcompressesthenetworksizeto2.28%oftheoriginalnetwork,whiletheclassificationaccuracyisonly0.9%lowerthantheoriginalnetwork.Finally,thealgo-rithmisdeployedontheIntelArria10GX1150platformusingOpenCL,achievingathroughputrateof224.54GOP/sandanenergyef-ficiencyratioof11.23GOP/s/W.
作者：陈昌川 王新立 朱嘉琪 张天骐 尹淑娟 王珩 魏琦 乔飞[5]Author：CHENChangchuan WANGXinli ZhuJiaqi ZHANGTianqi YINShujuan WANGHeng WEIQi QIAOFei[5]
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065内蒙古科技大学包头师范学院,内蒙古包头014030上海工业自动化仪表研究院有限公司,上海200233清华大学精密仪器系,北京100084清华大学电子工程系,北京100084
刊名：传感技术学报
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(1)
分类号：TP183TH86
关键词：岩渣分类 FPGA 卷积神经网络 OpenCL 硬件加速
Keywords：rockslagidentification FPGA convolutionalneuralnetworks OpenCL hardwareacceleration
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家重点研发计划，重庆市研究生教育教学改革研究一般项目，国家自然科学基金，陕西省重点研发计划项目基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(1)陈昌川 王新立 朱嘉琪 张天骐 尹淑娟 王珩 魏琦 乔飞全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工.岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可...参考文献和引证文献
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引证文献
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