FPGA驱动的高性能实时目标识别与检测系统：深度神经网络在嵌入式平台的部署优化

视频检测高性能实时目标识别与检测系统是一个前沿的计算机视觉解决方案，它利用深度神经网络模型在嵌入式设备上进行目标识别和目标检测任务。传统上，CPU和GPU是主流的计算平台，但它们在能耗效率和便携性方面存在局限。FPGA因其低功耗和高能耗效率的优势，成为边缘嵌入式应用的理想选择。然而，将深度学习模型部署到FPGA上具有挑战性，因为这通常涉及复杂的硬件设计和较长的开发周期。 该系统的核心创新在于基于RTL语言设计的高性能卷积加速器，它能够在软核Cortex-M3的协同控制下，在FPGA上实现实时推理。系统通过以下关键步骤实现： 1. **系统框架与功能**：设计了一个系统框架，包含摄像头显示器回路、软核Cortex-M3任务调度以及硬件加速模块，旨在提供高效能目标检测。 2. **开发板选型**：选择了GenesysZU3EG板卡作为开发平台，确保了硬件环境的兼容性和稳定性。 3. **软核与硬核**：系统采用了开源软核和硬核，以降低复杂度和缩短开发时间。 4. **摄像头与显示器**：构建了摄像头与显示器回路，确保图像输入和输出的流畅性。 5. **卷积加速器设计**：针对卷积运算进行了优化，包括硬件乘法器的充分利用、多操作数加法处理、动态行缓冲机制、大尺寸特征图分块策略，以及量化和流水线运算等。 6. **软核CPU调度**：通过软核CPU进行任务调度，协调硬件加速器的工作，提高整体效率。 7. **性能评估**：系统在集成测试阶段，对软核和整体系统的功能进行了严格的验证，关注资源耗用率和性能指标。 8. **创新点**：该系统的关键创新在于提出并实现了新的卷积加速方案，以及对卷积加速器设计的多种优化策略，提升了目标识别与检测的实时性和能耗效率。 9. **总结与展望**：系统不仅解决了FPGA上部署深度学习模型的难题，还在实际应用中展现了优势，对未来嵌入式AI的发展具有积极影响。 这个系统结合了硬件和软件的优势，旨在打破传统平台的限制，为嵌入式视频检测任务提供了强大的解决方案，是当前计算机视觉领域的一个重要进展。