基于轻量化人工智能方法的手写体识别研究

摘要：

文中利用边云协同的概念,解决边缘设备运算资源与存储资源不足的问题.在服务器端训练模型并进行性能测试.挑选出轻量级的MobileNet模型后将其部署在边缘设备,并对手写体识别结果进行分析.结果表明:与其他经典模型相比,在PC端利用深度可分离卷积的MobileNet模型耗时可减少近50％;部署到嵌入式端后,其运算时间变为2 ms,运算速度提升几十倍,可解决人工智能部署到嵌入式端的难题.

关键词：人工智能、边缘计算、手写体识别、端侧轻量化、Tengine、EMNIST数据集、MobileNet模型、模型部署

所属期刊栏目：45

分类号：TN915-34;TP18

资助基金：国家自然科学基金;河北省高等学校科学技术研究重点项目;河北省研究生创新资助项目

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：165-170