基于SoC FPGA与CNN的高效动作识别系统设计与实现

本文主要探讨了基于System-on-Chip (SoC) FPGA和Convolutional Neural Network (CNN)模型的动作识别系统设计。动作识别作为机器视觉的关键应用，通过结合FPGA的高效计算能力和CNN的深度学习能力，实现了对视频流中动作的准确识别。 设计的核心部分包括以下几个关键技术模块： 1. **流水线型LK光流计算**：LK光流算法是一种广泛用于视频处理的运动估计算法，通过连续帧间的像素差异，追踪物体的运动轨迹。在SoC FPGA上实现的流水线化处理，提高了光流计算的实时性和效率。 2. **基于HOG与SVM的行人检测**：Histogram of Oriented Gradients (HOG) 和 Support Vector Machine (SVM) 的组合被用来检测行人。HOG特征提取提供对行人外观的稳健表示，而SVM则用于分类，从而定位出场景中的潜在行人。 3. **动态与静态行人检测融合**：设计了一种融合算法，将动态和静态检测的结果结合起来，提高了目标人物区域的定位精度，为后续的动作识别提供了更精确的输入。 4. **CNN模型计算**：为了减少CNN的运算负担，设计了一个指令集架构的专用处理器（NPU），专用于执行CNN模型的计算。这使得系统能够在有限的硬件资源下快速处理大量的特征提取和识别任务。 5. **软硬件协同开发**：整个系统在Xilinx DE10-Nano开发板上进行软硬件协同开发，利用FPGA的硬件加速和HPS（Hard Processing System）的控制功能，实现高效的并行处理。 6. **动作识别功能**：系统支持多种动作识别，如“站立”、“行走”、“挥手”和“下蹲”，具有较高的识别率，同时保持设计灵活性，便于未来CNN模型的扩展和定制。 总结来说，这篇文章介绍了一种创新的解决方案，通过将计算密集型的CNN任务分解到FPGA和专门设计的NPU上，以及结合传统的行人检测技术，构建了一套高效且可扩展的动作识别系统。这种设计不仅提高了性能，还降低了能耗，对于实际应用中的实时性和效率有着显著的提升。