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申请/专利权人：中科晶锐(苏州)科技有限公司

摘要：本申请公开了一种目标监测系统和目标监测方法，涉及无人监测技术领域，监测系统包括无人设备、用于控制无人设备的控制机以及与控制机有线连接的异构计算平台；无人设备，用于采集视频图像，并将视频图像同步至控制机；控制机，用于将视频图像转发至异构计算平台；异构计算平台搭载神经网络处理器NPU芯片，用于识别视频图像中的各个目标中的位置，并将识别位置后的视频图像反馈至控制机进行回显。解决了现有技术通过云端处理时，可能会存在时延进而无法达到要求的问题；达到了可以实时对无人设备采集到的视频图像进行处理并实现实时回显的效果。

主权项：1.一种目标监测系统，其特征在于，所述监测系统包括无人设备、用于控制所述无人设备的控制机以及与所述控制机有线连接的异构计算平台；所述无人设备，用于采集视频图像，并将所述视频图像同步至所述控制机；所述控制机，用于将所述视频图像转发至所述异构计算平台；所述异构计算平台搭载神经网络处理器NPU芯片，用于识别所述视频图像中的各个目标中的位置，并将识别位置后的所述视频图像反馈至所述控制机进行回显；所述异构计算平台包括：总线交换及公共管理模块、中央处理器CPU处理单元、图形处理器GPU处理单元、神经网络处理器NPU处理单元、高速数据存储单元以及电源；所述总线交换及公共管理模块，用于支持各功能模块的连接、交互和管理；所述CPU处理单元，用于支持主程序的软件运行；所述GPU处理单元，用于对图像进行处理，提供图像处理加速和通用计算功能；所述NPU处理单元，用于为神经网络提供加速功能；所述高速数据存储单元，用于实现大带宽数据流的存储；异构计算平台的应用的任务按照以下操作执行：异构任务创建：当出现一批异构任务时，首先需要用户提供一个任务绑定算法，将整个批次的任务绑定到不同的计算资源上执行，划分到高性能处理器上的软件任务在通用主机端运行，划分到硬件单元上的任务在异构计算单元上运行，所有计算资源上的任务并行执行；硬件任务负载：硬件任务需要通用处理器端和异构计算单元的共同配合；执行硬件任务负载时，执行以下操作：硬件任务创建，在主机端发起任务的创建请求，请求使用互联总线发送到异构计算单元端，中间件为异构计算单元端提供有标准的任务接收程序，接收来自通用处理器端的任务请求，当接收到硬件任务请求后，中间件会进行硬件任务的创建，并准备相关的运行时环境，硬件任务的创建过程主要是对异构计算单元片外内存的分配和任务在硬件任务队列中的添加工作；硬件任务调度，当调度算法选取了某个硬件任务运行时，中间件对硬件任务的运行时准备工作主要是数据的复制操作和硬件任务参数的初始化，中间件根据人工智能应用参数标志位将待处理数据从通用处理器端内存复制到异构计算单元片外内存中，同时，将硬件任务参数在异构计算单元内存中地址赋值给硬件任务参数；硬件任务执行，通用处理器上的控制代码和异构计算单元的实际执行，当给定的硬件任务执行结束的时候，结果数据被写回对应内存单元，异构计算单元的任务调度采用先来先服务的方式，硬件任务按照顺序添加到就绪队列中，当前一个任务执行完毕，调度算法从队列中选取下一个任务准备执行环境；软件任务负载：软件任务运行在通用处理器上的软件任务全部在CPU端运行；执行软件任务负载时，执行以下操作：软件任务执行，在任务绑定算法的最后，发送完硬件任务的任务请求之后，开始执行软件任务；软件任务检查，软件任务的执行体一方面完成分配给它的软件任务；另一方面，在软件任务执行完毕时，检测其它计算资源上的同批任务是否执行完毕，确保绑定算法分配的工作都得到了执行，并且数据已经同步完毕。

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