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面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法

杨晨奕 何玉青 赵俊媛 李国荣

黄麒力, 孙迪敏, 马国武, 等. 双频回旋管内置准光模式变换器设计[J]. 强激光与粒子束, 2020, 32: 053001. doi: 10.11884/HPLPB202032.190446
引用本文: 杨晨奕, 何玉青, 赵俊媛, 等. 面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法[J]. 强激光与粒子束, 2022, 34: 031023. doi: 10.11884/HPLPB202234.210335
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Citation: Yang Chenyi, He Yuqing, Zhao Junyuan, et al. Lightweight neural network hand gesture recognition method for embedded platforms[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2022, 34: 031023. doi: 10.11884/HPLPB202234.210335

面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法

doi: 10.11884/HPLPB202234.210335
基金项目: 国家重点研发计划项目(2020YFF0304104)
详细信息
    作者简介:

    杨晨奕,3120190590@bit.edu.cn

    通讯作者:

    何玉青,yuqinghe@bit.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Lightweight neural network hand gesture recognition method for embedded platforms

  • 摘要: 针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌入式上的识别速度较低,不能满足实时手势识别的要求。在SSD目标检测的基础上对其进行优化,使用MobileNetv3网络实现特征提取,目标检测方面则是使用SSD-lite结构,其使用深度可分离卷积替代普通卷积,实现了轻量化MobileNetv3-SSDLite手势识别算法的设计。针对手势识别的要求,制作了包含不同手势的数据集,利用它在服务器上完成了模型的训练。为了满足嵌入式的算力限制,通过模型的量化压缩将float64的网络参数量化为int8,并压缩网络结构,提高网络在嵌入式上的推理速度,实现基于嵌入式的手势识别。实验结果表明,基于嵌入式的MobileNetv3-SSDLite手势识别算法可以达到平均准确率99.61%,且识别速度达到每秒50帧以上,满足实时手势识别的要求。
  • 受控热核聚变是解决人类能源危机的主要途径之一。聚变能是无污染、资源丰富的理想能源,实现受控核聚变将从根本上解决人类社会的能源问题。磁约束核聚变是实现受控核聚变的重要途径之一,目前世界各国已在磁约束核聚变理论、关键技术上取得了突破性进展。在磁约束核聚变实验中,需要使用高功率毫米波源进行电子回旋共振加热(ECRH)[1]。而在毫米波频段,回旋管是唯一能产生高功率(>1 MW)连续波输出的器件,因而被广泛应用到热核聚变实验中。目前磁约束核聚变技术在国内外得到较快发展,同时也对回旋管提出了更高的要求:不仅提出了MW级功率输出、工作时间时长的要求,还提出了双频点或多频点可调谐工作的要求[2]。一般来说,MW级回旋管要求准光模式变换器衍射损耗低于5%[3-5]。目前,俄罗斯的Gycom公司设计了170 GHz和135 GHz MW级双频回旋管,其准光模式变换器效率分别为99.19%(170 GHz)和97.42%(135 GHz)[6]。国际上德国、日本、美国等国家的研究机构也完成了双频MW级回旋管内置准光模式变换器的研制工作[7-11]。国内的科研机构也开展了准光模式变换器的研究工作[12-18]。在双频(多频)准光模式变换器设计方面,北京大学进行了太赫兹多模式准光模式变换器的设计[16-17],电子科技大学也对准光模式变换器的带宽进行了研究[18],但在国内尚未见到MW级双频回旋管内置准光模式变换器的公开报道。双频回旋管研制的难点之一就是准光模式变换器的双频复用,通常针对某个频率和模式优化得到的准光系统与针对另一个频率和模式为目标优化得到的准光系统存在较大差异,会产生较大损耗和造成高斯含量的降低,无法满足MW级双频连续波回旋管的需求。如参考文献[19]中,未针对镜面系统进行多频设计,导致各个频率下的高斯含量差异较大。针对这一问题,本文开展了双频准光模式变换器的设计。通过选择圆波导内传播模型近似的传播模式,并利用数值方法在圆波导内壁引入不规则微扰,将圆波导口输入的高阶腔体模式转换为准高斯模式,本文完成了双频预聚束辐射器的设计。在后续双频镜面系统设计中,本文基于标量衍射理论,并在KS迭代算法[20]中引入权重和最小均方法等方法完成了双频相位修正镜设计,进一步将准高斯波束修正为高斯波束。仿真结果显示所设计的准光模式变换器能满足MW级双频回旋管的要求。

    准光模式变换器包括一个预聚束辐射器和后续的反射镜面系统,如图1所示。辐射器将回旋管产生的TE0,n或TEm,n模式进行预聚束,并通过切口处辐射至后续镜面系统。后续镜面系统进一步对波束传播方向和相位进行修正,最终修正为高斯波束(TEM00)输出。针对目前以单一频率为优化目标的准光模式变换器设计方法会造成两个频率之间准光系统差异较大,本文将两个频率同时设为优化目标(既需要保持较低衍射损耗,同时获得尽可能高的高斯含量),并通过筛选圆波导内传播模型近似的模式,在迭代算法中引入权重、最小均方法分别完成了双频辐射器和双频相位修正镜的设计。

    图  1  准光模式变换器示意图
    Figure  1.  Schematic arrangement of the quasi-optical mode converter

    辐射器主要包括Vlasov型辐射器[21-22]、Denisov型预聚束辐射器[23]、不规则微扰型预聚束辐射器[3]三种。Vlasov型辐射器损耗较大,聚束效果较差。Denisov型辐射器通过对两组周期微扰进行优化将高阶模式变换为该模式与8个卫星模式的混合模式,使得波导内的场呈现为准高斯分布。但Denisov型辐射器在过低阶模式和圆对称模式难以形成有效的卫星模式,过高阶的模式需要较长的微扰段。且对于一些π/θθ为波束角向传播方向与角向单位矢量的夹角)不接近于整数的高阶边廊模式,基于耦合模理论的Denisov辐射器无法获得足够的变换效率[16]。不规则微扰型预聚束辐射器通过数值方法在圆波导内壁引入不规则微扰,将圆波导口输入的高阶腔体模式转换为准高斯模式。不规则微扰型预聚束辐射器比Denisov型预聚束辐射器在模式选择上更具普适性,结构也更为紧凑,因此本文选择不规则微扰型辐射器作为双频准光模式变换器的辐射器。

    由于辐射器圆波导半径远大于回旋管的工作频率所对应的自由空间波长,因此电磁波在波导内的传播情况可以采用几何光学进行分析。可以考虑通过电磁波在圆波导内的传输参数逆向选择合适的传播模式。通过对105 GHz和140 GHz的多个模式在圆波导中的传播情况进行分析,我们最后选择了105 GHz(TE18,7)和140 GHz(TE24,9),两者在圆波导中的传播参数如表1所示,105 GHz(TE18,7)和140 GHz(TE24,9)在圆波导内传播的布里渊区参数、焦散圆半径等参数非常接近,两者在圆波导内的几何光学传播模型近似,有利于高效率双频辐射器的设计。

    表  1  两种模式在圆波导中的传播参数
    Table  1.  Propagation parameters of the circular waveguide for considered modes
    modefrequency/GHzwaveguide radius/mmcaustic radius/mmpitch distance/mmaxial bounce angle/(°)
    TE18,710521.58.7641.173.1
    TE24,914021.58.8042.672.4
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    利用标量衍射理论,结合KS迭代算法,可快速求解波导内壁电流分布和逆向求解辐射器内壁微扰分布。

    u(r)=[u(r0)G(r,r0)G(r,r0)u(r0)]n0ds0 (1)
    G(r,r0)=exp(±jk|rr0|)4π|rr0| (2)

    式中:n0是波导壁的法向矢量;k是波数;G(r,r0)表示自由空间格林函数如式(2)中所示;u(r)表示波导壁上的场分布[18]

    两个工作频率的圆波导沿径向展开的壁电流分布如图2(图中红色线表示螺旋切口的位置和辐射场),辐射器内壁微扰分布如图3所示。辐射器长度140 mm,螺旋切口长度35 mm。经螺旋切口辐射,入射在与辐射器同圆心、半径为5 cm的圆柱面上的场分布如图4所示。由图2图4可见从波导端口馈入的高阶腔体模式经过辐射器微扰修正,逐渐转换为准高斯波束,且辐射波束旁瓣较低,实现了预聚束。

    图  2  105 GHz TE18,7和140 GHz TE24,9双频辐射器的内壁上的场分布图(dB值)。辐射器边缘和口径已在图中标出
    Figure  2.  Field distribution on the wall of the launcher for 105 GHz TE18,7 and 140 GHz TE24,9 gyrotron (in dB), the edges of the launcher aperture and cut are indicated
    图  3  105 GHz TE18,7和140 GHz TE24,9双频辐射器的内壁微扰分布图
    Figure  3.  Profile of the wall surface of the dual-frequency launcher for 105 GHz TE18,7 and 140 GHz TE24,9 gyrotron
    图  4  与辐射器同坐标系,半径为5 cm圆柱面上的电场分布图(dB值)
    Figure  4.  E-field distribution on a cylinder with radius of 5 cm in the same coordinate system as the launcher(in dB)

    经过辐射器螺旋切口辐射出的电磁波经过第一个镜面的反射,还需利用相位修正镜将入射的准高斯波束精确修正为所需束腰大小的高斯波束。相位修正镜的原理类似于相控阵天线,镜面上每一点类似于相位控制元件,相控阵天线理论表明足够数量的相位控制元件可以控制波束的方向和方向图,同样通过对反射镜面进行赋形也可以改变镜面上的电流相位和分布以得到期望的波束[8]

    相位修正镜的设计采用标量衍射理论、KS迭代算法、几何光学等方法。相位修正镜面采用的设计流程如图5所示。首先利用衍射理论将入射波传播至镜面(如图中序号1,2所示),然后将理想高斯波束反向传播至镜面(如图中序号3,4所示),此时通过比较正向传播至镜面和反向传播至镜面上的场可以得到相位差。利用相位差可得到镜面的相位修正尺寸,再结合KS迭代算法就可以逆向得到相位修正镜镜面。

    图  5  相位修正镜的设计流程
    Figure  5.  Design procedure of the phase correction mirror

    图2可以看出,经由辐射器出射的场存在差异,仅针对某个单一频率进行优化的相位修正镜并不能同时适用于另一个频率。为了避免造成较大损耗和高斯含量的下降,减小两个工作频率之间准光模式变换器性能的差异,我们考虑将两个目标频率同时设为优化目标进行优化,同时在KS迭代算法中引入了权重和最小均方法优化以加快寻优。定义成本函数如下

    P=m[wm|vmδyδθm|2]dxdz (3)
    Pδy=0 (4)

    给两个频率分别赋予权重

    wm=|Em|2m|Em|2 (5)

    式中:δy是镜面表面的相位修正的尺寸;wm是第m个频率的权重;θm是第m个频率的相位差;vm是与频率有关的值,Em是第m个频率对应的电场。我们通过式(3)~(5)得出了双频镜面的修正尺寸δy再结合前文提到的方法完成了双频相位修正镜的设计。

    经过仿真软件(算法为MLFMM)计算105 GHz和140 GHz双频准光模式变换器的xz平面电场传播情况和回旋管窗片上的场分布如图6图7所示。图6(a)为105 GHz时准光模式变换器截面的电场传播图,图6(b)为140 GHz时截面上的电场传播图。从图6中可以看出波导端输入的高阶腔体模式经过波导内壁微扰逐渐被转换为准高斯模式,从辐射器出射时电场幅值达到了最大值且实现了聚束,随后经后续镜面系统调整传播方向以及相位修正,将入射波束的束腰修正为期望的束腰大小,最终从回旋管窗片输出,电磁波在整个双频准光模式变换器中的传播过程中衍射损耗低于−30 dB,回旋管窗片(直径88 mm)边缘的电场幅度低于−27 dB,电场幅值也呈现高斯分布,如图7所示。图7(a)为105 GHz窗片上的电场分布图,图7(b)为140 GHz窗片上的电场分布情况。

    图  6  仿真软件中得到的xz平面上的电场分布图(dB值)
    Figure  6.  Side view of the E-field of the whole system along the center symmetry xz plane obtained from simulation(in dB)
    图  7  窗平面处的电场等值线图。每条线间隔3 dB
    Figure  7.  Contour plots of the E-field on the window plane. The contours are in 3 dB increments

    经过分析计算得到结果如表2所示,本文设计的双频准光模式变换器在工作频率140 GHz(TE24,9)时能量传输效率为99.0%、高斯含量大于99.0%,场强最大值点偏移z向0.50 mm,y向0.50 mm;工作频率为105 GHz(TE18,7)时能量传输效率大于97.0%、高斯含量为98.0%,场强最大值点偏移z向2.00 mm,y向2.25 mm。较好地实现了模式转换和能量传输。其中能量传输效率的定义为

    表  2  仿真结果
    Table  2.  Results of simulation
    modefrequency/GHzGaussian content/%conversion efficiency/%z-offset/mmy-offset/mm
    TE18,710598.097.32.002.25
    TE24,914099.799.00.500.50
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    η=P1P2 (6)

    高斯含量定义为

    c=s|Ax||Bx|dss|Ax|2dss|Bx|2ds (7)

    式中:P1表示回旋管窗片位置处的功率;P2表示辐射器入口处的输入功率。Ax表示回旋管窗片位置处的电场分布,Bx表示理想高斯分布。

    本文通过对毫米波在圆波导内的传输参数进行分析,选择圆波导内传播模型近似的传播模式,并利用数值方法在圆波导内壁引入不规则微扰,将圆波导口输入的高阶腔体模式转换为准高斯模式,完成了双频预聚束辐射器的设计;考虑到两个工作频率下经双频辐射器出射的场分布有差异,在迭代算法中引入权重并结合最小均方法等方法完成了双频相位修正镜面的设计,最终实现将输入的波束修正为期望束腰的高斯波束,准光模式变换器中衍射损耗较低,能满足MW级双频回旋管的要求。今后将考虑引入新的优化方法对双频辐射器的设计进一步优化,同时探索多频准光模式变换器的设计方法。

  • 图  1  算法搭建及工作流程框图

    Figure  1.  Construction and pipeline of the algorithm

    图  2  深度可分离卷积

    Figure  2.  Depthwise separable convolution

    图  3  压缩注意力机制[22]

    Figure  3.  Squeeze-and-excitation module [22]

    图  4  基于MobileNetv3-SSDLite的手势识别算法

    Figure  4.  Hand gesture recognition network based on MobileNetv3-SSDLite

    图  5  嵌入式优化前与优化后的神经网络结构图

    Figure  5.  Neural network structure before and after the embedded optimization

    图  6  选取的手势示意图

    Figure  6.  The chosen hand gestures

    图  7  手势训练集示意图

    Figure  7.  Selecting images for hand gesture dataset

    图  8  训练中的损失函数变化情况

    Figure  8.  Network loss in training process

    图  9  NVIDIA Jetson TX2嵌入式处理器开发者套件

    Figure  9.  NVIDIA Jetson TX2 embedded processor developer kit

    图  10  部分手势识别结果

    Figure  10.  Part of the hand gesture recognition results

    表  1  MobileNet系列与VGG16的对比

    Table  1.   MobileNet series comparison to VGG16

    network structureparams/MbyteMACs/106ImageNet
    accuracy/%
    VGG16 13.8 15300 71.5
    MobieNetv1 4.2 569 70.6
    MobileNetv2 3.4 300 72.0
    MobileNetv3 5.4 219 75.2
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    表  2  用于检测的额外特征图及其尺寸

    Table  2.   Extra feature map layers for object detection

    extra layersshape
    layer 1 39×39×512
    layer 2 19×19×1024
    layer 3 10×10×512
    layer 4 5×5×256
    layer 5 3×3×256
    layer 6 1×1×256
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    表  3  SSDLite深层检测网络与SSD的对比

    Table  3.   SSDLite detection head comparison to SSD

    network structureparams/MbyteMACs/106mAP/%
    SSD14.8125019.3
    SSDLite2.135022.2
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    表  4  不同手势的识别结果

    Table  4.   Recognition results of hand gestures

    hand gestureaccuracy/%
    0 99.64
    1 100.00
    3 99.51
    4 99.22
    5 99.69
    average 99.61
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    表  5  不同场景下手势识别结果

    Table  5.   Recognition results of hand gestureson various scenarios

    scenariosaverage accuracy/%
    multiple hand gestures96
    complicated background64
    low light intensity72
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    表  6  不同手势识别算法的比较

    Table  6.   Comparison of different hand gesture recognition algorithms.

    algorithmparams/MbyteMACs/106frame rate/(frame/s)mean accuracy/%
    VGG16-SSD24.330654291.75
    MobieNetv1-SSD7.212991293.98
    MobileNetv1-SSDLite4.111301693.86
    MobileNetv2-SSDLite3.16563691.01
    MobileNetv3-SSDLite2.25265899.61
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-30
  • 修回日期:  2021-12-21
  • 网络出版日期:  2022-01-05
  • 刊出日期:  2022-01-13

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