ZYNQ与CNN结合的服装识别系统设计与实现

"该文介绍了一种基于ZYNQ芯片和卷积神经网络（CNN）模型的服装识别系统，用于解决电商行业的商品检索问题。通过TensorFlow训练自定义的CNN模型，并对权重进行定点化处理，以适应ZYNQ平台。系统设计中，利用ZYNQ器件的ARM处理器和FPGA的软硬件协同特性，ARM负责图像预处理，FPGA则运行CNN IP进行实时识别。ARM与FPGA间的通信机制支持权重的在线重加载，无需改动FPGA硬件即可实现模型更新。系统使用fashion-MNIST数据集进行训练，通过调整CNN IP的加速引擎数量优化并行计算性能。实验证明，该系统能对电商图片进行实时、高精度的识别，准确率达到了92.39%，并且在100 MHz的工作频率下，图像处理速度为每帧1.361 ms，功耗仅为0.53 W。" 本文详细阐述了如何构建一个高效的服装识别系统，结合了深度学习技术与嵌入式硬件的优势。首先，采用TensorFlow构建了CNN模型，该模型是深度学习中的关键组件，尤其在图像识别任务中表现出色。通过训练fashion-MNIST数据集，这个专门用于衣物分类的子集，系统得以学习并理解各种服装特征。 ZYNQ芯片，是Xilinx公司的一种系统级芯片（SoC），集成了ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑（FPGA）部分，提供了软硬件协同的可能。在系统设计中，ARM处理器执行OpenCV库进行图像预处理，包括缩放、裁剪、归一化等步骤，以便于后续CNN的处理。FPGA上的CNN IP核心则承担实时识别任务，通过并行计算能力加速卷积运算，提升整体处理速度。 系统的关键创新点在于其权重可重加载架构，允许在不改变FPGA配置的情况下更新模型，这对于快速响应模型优化和升级至关重要。这种灵活性使得系统能够适应不断变化的需求和改进的算法。 实验结果验证了该系统的有效性。在100 MHz的工作频率下，系统每秒可以处理约733帧图像，图像处理时间仅为1.361毫秒，远低于人眼感知延迟，确保了实时性。同时，低至0.53 W的功耗表明，该系统在保持高性能的同时，也具有良好的能效比，非常适合于资源受限的嵌入式环境，如智能零售、无人店铺等应用场景。 该基于ZYNQ和CNN的服装识别系统展示了深度学习技术在嵌入式系统中的潜力，为电商行业提供了一种高效、精准的商品检索解决方案。其软硬件协同的设计思路以及对模型升级的灵活支持，为未来类似应用的设计提供了有价值的参考。