基于FPGA的水稻杂草识别加速系统与方法

"该文件描述了一种用于水稻杂草识别的加速系统构建方法及加速方法，旨在提升识别效率，保护生态环境。此技术由齐齐哈尔大学的科研团队研发，涉及专利号201911260395.8，通过在Ubuntu操作系统上进行卷积训练，利用FPGA的ARM芯片实现算法加速。" 本文介绍的发明是针对东北稻田杂草识别的特殊需求，首先进行了广泛的田野调查，对常见的水稻杂草进行分类，并建立起专门的杂草数据库。这个数据库包含了不同生长阶段的杂草图片，以便于后续的识别工作。接着，发明者运用Ubuntu操作系统，对杂草图片进行卷积神经网络（CNN）训练，从而提取出图片的特征值，这是深度学习中用于图像识别的关键步骤。 接下来，他们构建了一个加速平台，将CNN算法映射到FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）的ARM（Advanced RISC Machines，一种微处理器架构）芯片上。FPGA的优势在于可以定制化硬件，提高计算速度，而ARM芯片则提供了高性能的计算能力。通过这种方式，可以极大地提高图像识别的速度和效率。 在系统搭建完成后，还需要进行软件调试和性能追踪，找出可以进一步加速的部分。这通常涉及到对算法的优化和硬件资源的最优化配置。发明者还强调了对系统时序的优化，以确保整个识别过程的流畅性。 最后，通过特定的开发工具，生成包含加速算法的下载文件，烧录到开发板中，这样就形成了一个可以实际应用的水稻杂草识别系统。该系统不仅可以快速识别杂草，而且能增强图像的表示能力，使得处理结果更加精确，有利于农田管理，减少对环境的影响。 此发明的两个关键步骤是：一是建立包含多种杂草图片的数据库，并通过CNN进行特征提取；二是利用FPGA和ARM芯片实现算法的硬件加速，提高识别效率。这样的系统对于现代农业，尤其是精准农业的发展具有重要意义，可以辅助农民更高效地管理和控制杂草，从而提高农作物产量，同时保护生态环境。