基于HLS的实时目标检测的硬件实现

基于HLS的实时目标检测的硬件实现

周雨迪, 苏梓培, 曾奋元粟涛(导师)

中山大学

 

作品简介

本课题设计了一个基于HLS的实时目标检测的硬件系统,能够实现对于图片的目标检测和定位。该工作从硬件和算法层面上加速了图片的处理,采用摄像头对投影的环境进行图像的捕获,选择轻量型的目标检测算法tiny-yolo来进行目标的检测和定位,与用软件来跑算法相比,达到了加速的目的。

本系统由OV7670摄像头模块,VGA显示YOLO 算法HLS模块DMA模块VDMA模块ZYNQ核DDR3模块SD卡等模块组成,通过OV7670摄像头模块采集视频流数据,然后通过Video in to AXI-Stream模块 VDMA模块、ZYNQ核,存进DDR3,再将每帧图片数据从DDR3取出,传输到YOLO目标检测算法模块进行处理识别该模块通过HLS将YOLO神经网络目标检测算法封装成硬件IP模块,处理后的图片最终送进VGA显示出来,本系统可以识别出来的目标用不同的颜色的方框框出来,一共可以识别定位20种不同的目标。

 

这项工作的创新点是:

1.独立设计和开发软硬件。

2.使用高层次综合HLS将复杂的神经网络算法封装成硬件的IP,从而实现了神经网络算法的硬件实现

3.使用block design的方式搭建整个系统,设计时直接调用IP从而缩短研发周期

4.通过摄像头获取环境信息,智能识别环境

 

系统架构

C:/Users/admin/Desktop/比赛文件夹/系统框图.png
 

 

C:/Users/admin/Desktop/比赛文件夹/总工程图.png
 

 

 

设计演示

img3
 

 

C:\Users\admin\Desktop\比赛文件夹\最终识别效果图2.jpg
 

2019年3月12日 09:45
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