Tesi di Laurea
Tesi di Laurea
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特西·迪·劳雷亚
DOI：
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发表时间：
2002
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
funzionale di WebSim
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Mauro Ranchicchio;S. Tucci;Valeria Cardellini;funzionale di WebSim
系统ADAS （Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）系统软件支持100个导航系统，包括系统控制、状态导航、辅助驾驶、横向驾驶、紧急驾驶和自动驾驶等功能。在NextPerception studio的NextPerception studio中，Nell’ambito del progetoeurope通过测试和优化了精心设计的嵌入式汽车级（如NVIDIA Jetson Nano）、性能、交互、神经、卷积、volta、分类、状态、注意力和引导等。我们的工作室理解了一个全新的概念，即组件软件倾向于每个界面，而非系统软件倾向于报告和动态工具。在初始化的情况下，在基准测试开放的情况下，在基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况下，基准测试开放的情况。Tali配置的双态实验结果表明，采用不同的结构可以实现不同的神经网络结构，采用不同的结构可以实现不同的神经网络结构，采用不同的结构可以实现不同的神经网络结构，采用不同的结构可以实现不同的内存结构，采用不同的结构可以实现不同的内存结构，采用32 ~ 16位的浮点数可以实现不同的数据结构。Sono state solvolte sia证明了它的准确性，表现了它的连贯性，同时也让studio di profilazione dei tempi della memoria。软件di classificazione最终允许l ‘精读’在速度上显示一个20Hz的同步视频，潜在的contcontesdi unvelocitondi classificazione每秒可显示130帧。
I sistemi ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) sono sistemi software di supporto alla guida, che includono sistemi di controllo stato guidatore, assistenza alle manovre orizzontali e laterali, frenata di emergenza e altre funzioni avanzate. Nell’ambito del progetto europeo NextPerception lo studio si propone di testare ed ottimizzare su un elaboratore embedded automotive-grade (la scheda NVIDIA Jetson Nano) le performance di inferenza di una rete neurale convoluzionale volta alla classificazione dello stato di attenzione del guidatore. Lo studio comprende inoltre lo sviluppo di un componente software predisposto per interfacciarsi ad un sistema di report della dinamica veicolare. In una prima fase sono stati riprodotti i risultati di un benchmark open, dai quali si è dedotta la necessità di sperimentare diverse configurazioni del software di classificazione. Tali configurazioni sono state sperimentate attraverso l’uso di diverse architetture di reti neurali, usando strumenti quali TensorRT e CUDA per il calcolo parallelo e la gestione efficiente della memoria, l’uso di floating point a 32 o 16 bit e varie tipologie di elaborazione del flusso dati. Sono state svolte sia prove di accuratezza dei risultati, che di performance raggiunte, assieme allo studio di profilazione dei tempi e della memoria. Il software di classificazione finale permette l’elaborazione in tempo reale di un flusso video a 20Hz, potendo contare su di una velocità di classificazione che raggiunge i 130 frame al secondo.