一、问题概述

对于视频内容实时分析的需求使得越来越多的摄像头从单一的传感元件向具有计算功能的智能摄像头演变。无线智能摄像头由于在部署难易程度上的优势开始被广泛研究。以深度神经网络为代表的视频分析算法对于智能摄像头的能耗提出了更大的要求。为了快速高效的进行神经网络推理，以TPU，NPU为代表的特制化芯片逐渐开始成为在智能摄像头端完成网络推理的主力设备。本研究旨在以特制化芯片NPU支持下的智能摄像头为研究主题，对NPU推理能耗进行测量，并探索保证推理精度同时降低推理能耗的推理调度算法。

二、研究内容

1）数据驱动的NPU模型推理能耗测量

2）基于优化理论的能耗最小化算法设计

3）基于NPU智能摄像头的原型部署和算法实现

4）论文撰写

三、任务分析

本项目以创新研究为导向。学生会在算法设计（理论水平）、实际系统部署（编程经历），以及论文撰写（科研经历）上均有所收获。

三、已有基础

指导教师在视频分析、优化理论上有丰富经验。