一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利一种基于多核DSP的交通目标检测方法，针对多核DSP平台提出了一种通用的卷积神经网络移植方法，根据卷积网络结构特点以及多核DSP本身架构及指令特点，进行卷积网络优化、循环优化、内联指令优化、缓存优化等，实现了高效的组合优化网络性能方案,同时提出了一种基于数据分割的多核处理模型，提高多核运行效率。为了进一步提高执行速度，还对卷积网络进行了量化，并在DSP上实现了量化模型的推理实现。最终成功移植实现了MobileNetV2‑YOLOV3网络，并在车辆数据集上对模型检测性能进行了测试，最终结果验证了DSP在智能交通监控中应用的可行性。
《一种基于多核DSP的智能交通目标检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022109250647，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为王如岑;张剑华;郭东岩;王振华;陈胜勇，申请日期为2022-08-03，公开（公告）日期为2026-04-07，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/54 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于多核DSP的交通目标检测方法，针对多核DSP平台提出了一种通用的卷积神经网络移植方法，根据卷积网络结构特点以及多核DSP本身架构及指令特点，进行卷积网络优化、循环优化、内联指令优化、缓存优化等，实现了高效的组合优化网络性能方案,同时提出了一种基于数据分割的多核处理模型，提高多核运行效率。为了进一步提高执行速度，还对卷积网络进行了量化，并在DSP上实现了量化模型的推理实现。最终成功移植实现了MobileNetV2‑YOLOV3网络，并在车辆数据集上对模型检测性能进行了测试，最终结果验证了DSP在智能交通监控中应用的可行性。
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