深度学习驱动的FPGA+ARM实时识别系统

"本文介绍了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架，该框架结合了Keras训练的卷积神经网络模型与ZYNQ FPGA+ARM的软硬件协同设计，实现了高效、低功耗的图像识别。系统使用ARM处理实时图像采集、预处理和显示，FPGA则用于执行卷积神经网络的硬件加速，确保了识别速度和准确性。实验中，该框架使用MNIST和Fashion MNIST数据集进行验证，展示了良好的实时性和可移植性。" 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别任务的核心技术。CNN通过多层卷积、池化和全连接层，能够自动学习和提取图像特征，从而实现高效识别。然而，传统CPU在处理复杂的CNN模型时，由于其串行计算架构，往往效率低下。相比之下，FPGA由于其可编程性和并行计算能力，成为了加速CNN的理想选择。 ZYNQ是Xilinx公司的产品，它结合了FPGA和ARM处理器，能够同时发挥两者的优点。ARM处理器负责控制和处理任务，如图像采集和预处理，而FPGA则专注于高性能的计算密集型任务，例如CNN的卷积运算。通过AXI总线，两者可以高效地交换数据，实现软硬件协同工作。 在本文提出的系统框架中，图像采集由OV7670 CMOS摄像头完成，ARM处理器实时接收并存储图像数据，同时进行预处理，如灰度转换、缩放等。预处理后的图像数据传递给FPGA，FPGA内嵌的硬件逻辑实现CNN模型的硬化，即在硬件层面执行卷积和激活函数等操作，大大加快了计算速度。识别结果再由FPGA回传给ARM，由上位机实时显示。 实验部分，系统选择了MNIST和Fashion MNIST两个数据集，它们分别是手写数字和衣物类别图像的常用基准数据集。通过这两个数据集训练的CNN模型，验证了系统框架的识别能力和准确性。实验结果证明，该系统能够在多种场景下实现实时、准确的图像识别，而且由于FPGA的使用，系统具备高可移植性、快速处理速度以及低功耗的特性。 这种基于深度学习的实时识别硬件系统框架，为实时图像处理和识别提供了新的解决方案，尤其是在对速度和能耗有严格要求的应用中，如自动驾驶、安防监控等领域，具有广阔的应用前景。通过不断优化和调整，该框架有望适应更多的CNN模型和更复杂的识别任务。