基于FPGA的车道线检测：SEU-Xilinx暑期学校项目设计

2019年SEU-Xilinx国际暑期学校的团队项目设计文档详细介绍了基于FPGA的车道线检测系统的设计。该项目由洪刚、王琳、刘海军和白鹏程四位组员合作完成，他们利用PYNQ-Z2平台的强大功能，实现了视频车道线检测功能。设计分为四个主要部分： 1. 小组成员分工明确，洪刚作为组长负责Python代码调试和项目报告编写，白鹏程负责Vivado设计，刘海军则专注于算法的硬件级实现，通过High-Level Synthesis (HLS) 进行综合，并在Jupyter环境中进行调试，王琳也参与Python代码的调试和报告撰写。 2. 设计概述阐述了系统的核心功能，即利用PYNQ-Z2平台进行车道线检测，识别结果通过HDMI输出，确保车道线位于道路中央或根据车道指示进行轨迹控制。所需的设备包括PC机、PYNQ-Z2开发板、HDMI线、显示器等。 3. 在详细设计部分，团队详细描述了车道线检测的过程。首先，他们采用霍夫变换对区域图像数据进行处理，生成表示可能车道线的矩阵。为了加速处理，设计了自定义的Hough变换IP核，将这个算法转化为FPGA上的硬件实现。在初始模式下，处理整个图像；而在跟踪模式下，只对上次检测结果附近的感兴趣区域进行处理，节省计算资源。 4. 项目的完成情况表明，系统能成功检测视频中的车道线，并且具有较高的处理速度，每秒可处理三帧。为了展示这一成果，团队提供了相关视频链接，供评审者查看实际运行效果。 总结来说，这个项目利用Xilinx FPGA技术和PYNQ-Z2平台的优势，实现了高效、实时的车道线检测，展示了学生团队在硬件和软件协同开发方面的技能。同时，文档结构清晰，说明了关键步骤和参数，体现了团队的专业性和技术深度。