王伟伟，郑芳只，王海娟，李 婷

（中国电子科技集团公司第五十二研究所，浙江 杭州 311100）

0 引言

目标识别是计算机视觉和数字图像处理技术的重要应用方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。随着计算能力的发展，人工智能技术逐步应用到目标识别领域中来。目前国内基于目标识别研究较多采用成熟的GPU（Graphics Processing Unit）平台，应用嵌入式平台推理端的研究不多。本文介绍一种目标识别推理平台，适用于航空机载、海军舰载以及陆军战车等推理环境下的自主识别应用。

1 目标识别推理平台的发展趋势

近年来，伴随着人工智能和深度学习在目标检测与识别领域的发展和应用，目标检测识别技术得到了快速发展，检测与识别算法发生了很大改变。深度学习算法已成为目前主流的目标检测与识别算法。

随着算法的改变，对底层硬件的需求也发生了很大变化，传统的硬件架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求。硬件架构也由原来的CPU为主GPU为辅，逐渐转变为GPU为主CPU为辅。

目前应用于目标检测和识别的芯片主要分为以下3类，并且预计在较长一段时间内，也将会持续这种三足鼎立的局面。

第一，并行加速计算的GPU。随着英伟达、AMD等公司不断推进其对GPU大规模并行架构的支持，面向通用计算的GPU已成为加速可并行应用程序的重要手段。目前，GPU已经发展到较为成熟的阶段。谷歌、FACEBOOK、微软、Twitter和百度等公司都在使用GPU分析图片、视频和音频文件，以改进搜索和图像标签等应用功能。……