SoC+FPGA结合CNN的行动识别系统设计

"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。