"基于SoC+FPGA和CNN模型的动作识别系统设计"
本文主要探讨了一种基于System on Chip (SoC) 集成 FPGA(Field-Programmable Gate Array)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型的动作识别系统的设计与实现。在机器视觉领域,动作识别是一项关键技术,广泛应用于智能安全、人机交互等多个场景。该系统旨在提高识别准确性和设计的灵活性,允许对CNN模型进行扩展和修改。
首先,系统设计了一个流水线型的LK光流计算模块,光流法是一种估计图像中像素级运动的方法,用于捕捉目标的动态信息。这一模块能高效地处理连续的视频帧,提取出物体运动的特征。
其次,结合Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征和Support Vector Machine (SVM) 分类器,构建了行人检测模块。HOG特征能够捕获图像中边缘和形状信息,而SVM则用于将这些特征映射到决策边界,以区分行人与其他物体。系统同时包含了针对动态和静态行人的检测策略,通过融合算法确定目标人物的精确位置。
然后,系统利用检测到的目标人物区域的视频图像和光流场数据,输入到预训练的CNN模型中进行处理。CNN模型在深度学习框架下,通过多层卷积、池化和全连接层,能够自动学习和提取高级抽象特征,从而实现对动作的识别。文中提到的CNN模型可以识别四种基本动作:站立、行走、挥手和下蹲。
为了加速CNN的计算,文章还设计了一个指令集架构的神经处理单元(Neural Processing Unit, NPU),NPU专为CNN模型计算优化,提升了整体系统的运行效率。
最后,整个系统在Dolphin ICe-D10 Nano开发板上进行了软硬件协同开发,该开发板提供了集成SoC和FPGA的平台,有利于实现高性能、低功耗的嵌入式解决方案。实验结果显示,该系统具有较高的识别率,同时由于其灵活的设计,可以方便地适应不同应用场景和更新的CNN模型。
关键词:动作识别;FPGA;CNN;LK光流;NPU;系统设计
总结来说,该研究提出了一种结合SoC+FPGA硬件加速和CNN模型的智能系统,用于实时、高精度的动作识别。这种系统设计不仅提高了识别效率,还增强了系统的可扩展性和适应性,对于未来在物联网和人工智能领域的应用具有重要意义。