一种面向边缘设备的三维目标检测神经网络加速方法

一种面向边缘设备的三维目标检测神经网络加速方法。通过正交字典卷积的算法级创新与FPGA访存映射的硬件级重构，解决边缘端三维点云目标检测在延迟、功耗与精度之间的矛盾。步骤如下：基于正交字典卷积优化范式构建面向路面场景的微型神经网络模型，生成三维点云特征提取框架；对训练完成的微型神经网络进行量化编译，并在FPGA上进行异构并行计算的硬件模块调度；执行路面场景专用张量布局变换，通过底层转换电路实现访存重构，生成无冲突的数据传输流；基于路面环境先验参数，执行多模态数据的动态融合特征提取；在边缘端完成端到端低延迟前向推理，采用上下文平滑算法输出最终三维边界框与目标类别。