座舱视觉感知系统优化:如何通过算子融合实现 DMS 疲劳监测与多手势识别的并发执行
前言 在智能座舱领域,DMS(驾驶员监控系统)和多手势识别是两个核心算法。由于车载芯片的算力资源通常较为受限,如果将两个模型独立运行,会带来巨大的IO开销和计算冗余。本文将介绍如何通过多任务学习(Multi-task Learning)与算...
前言 在智能座舱领域,DMS(驾驶员监控系统)和多手势识别是两个核心算法。由于车载芯片的算力资源通常较为受限,如果将两个模型独立运行,会带来巨大的IO开销和计算冗余。本文将介绍如何通过多任务学习(Multi-task Learning)与算...
在智能汽车座舱中,DMS(驾驶员监测系统)和手势识别是提升安全性和用户体验的关键技术。然而,在嵌入式硬件(如车载SoC)上,同时运行这两个复杂的视觉任务会带来巨大的计算压力和延迟。解决这一问题的核心在于模型架构优化与推理图算子融合。 算子融...