基于遗传算法的Vivado HLS硬件加速

为适应当前“大数据+深度模型”时代的到来,利用FPGA进行各种算法的硬件加速为其提供了一种可行的解决方案. 本文利用Vivado HLS工具,基于遗传算法设计了一套智能硬件加速架构,编程实现自动生成tcl文件、自动调用HLS工具完成仿真和提取报表中的数据进行分析,并对Xilinx公司所给的FIR和DCT等案例程序进行了测试. 实验中寻找到了较优的解决方案,效率相比人工不断尝试的方法有了数量级的提升,满足了当前一般算法在硬件加速的通用性.     

基于DSP+FPGA分层图像处理技术的智能相机设计

FPGA和DSP都可用于图像处理,但目前的很多以DSP为核心的图像处理系统中,FGPA只是用于控制电路的设计,其丰富的片上资源常常被浪费,在充分考虑了DSP和FPGA做图像处理所具有的各自特点后,提出了一种基于DSP+FPGA的分层图像处理技术.详细介绍了系统方案设计,以具体的边缘检测算法为例,介绍了FPGA实现的程序框架与每个程序模块的功能,并给出了数据流正确性验证方法.     

基于FPGA的多软核图像处理系统设计

介绍以图像处理为应用背景、基于FPGA芯片建立的多软核系统设计。系统中包含两个Nios II软核处理器和两个用于进行图像颜色空间转换的CSC MegaCore IP核。两个NiosII软核处理器共享程序存储器、数据存储器及启动存储器。在硬件设计方面,CSC MegaCore IP作为外围组件通过一个自定义的接口控制器连接到以Nios II软核处理器为核心的SoPC系统中。在软件设计方面,运行在每个Nios II软核处理器上的程序通过硬件Mutex核协调对共享数据存储器的访问。     

基于FPGA的快速图像处理平台

FPGA用于构建高性能的DSP系统。文章讨论在FPGA上建立图像处理平台的方法,它涉及FPAG到图像传感器和VGA显示器之间的接口。FPGA与图像传感器之间的接口速度很慢,制约了在FPGA中采用并行方式的处理效率。DSP芯片从本质上说它的计算还是顺序方式。文章将标准程序分别放在FPGA和基于DSP的系统上实时运行,结果表明FPGA明显优于DSP实现的顺序处理技术。     

基于FPGA的图像处理实验平台设计

为克服PC软件平台体积较大、应用不便等缺陷,设计一种基于FPGA的图像处理实验平台,尝试将图像处理技术移植到嵌入式开发平台上。采用模块化的形式,设计OV5640、SDRAM、VGA显示等外设的驱动模块。结合FPGA自身的结构特点,设计YCbCr、均值滤波、sobel边缘检测、图像二值化、图像膨胀和腐蚀等图像预处理算法。将预先设计好的各个驱动和图像预处理模块综合成起来,在FPGA硬件平台上对图像处理进行实验演示。该实验平台充分利用FPGA的数据并行处理能力,在图像处理中同时运行多个算法,大大提高处理效率。     

基于ZYNQ SOC的多功能图像处理硬件加速系统

本文提出了一种基于ZYNQSOC平台的多功能图像处理硬件加速系统并详细阐述了该系统的架构及对应的图像处理加速过程,旨在发挥该平台所含的FPGA模块与ARM模块各自的优势,进而达到使用一种通用架构对多种图像处理应用进行硬件加速的目的。同时,本文提出了两种可配置硬件加速模块的实现方式并比较了其各自结构特点,进而探讨了其各自的适用场景。最后,本文介绍了本系统的系统架构及在不同应用下的工作过程,并对SOBEL边缘检测,运动目标边缘检测,人脸检测三种不同应用进行同平台下的对比测试,测试结果表明：相对于单纯使用该平台上的ARM处理器进行处理,使用本文所提出的架构,三种不同应用分别获得了50%～90%的加速效果。     

一种基于FPGA的实时视频跟踪系统硬件平台设计

提出一种基于FPGA的视频跟踪系统硬件平台的设计方法,包括主控芯片、CMOS图像采集、多端口SDRAM控制器、图像VGA显示、SOPC系统和云台控制驱动等电路的设计。通过该平台,可以实现实时图像采集、缓存、显示和云台驱动;在SOPC系统中加入代码,可以实现运动目标的检测、跟踪、定位,改变云台转动方向,实现自主跟踪。     

基于硬件加速的高精度实时图像处理系统设计

高精度实时图像处理在众多领域中具有广泛的应用前景;在分析高精度实时图像处理要求的基础卜,设汁实现了基于硬件加速的高精度实时图像处理系统;系统采用浮点嵌入式硬件协处理单元对高精度图像处理进行加速;协处理单元和主机之间的高速数据通路和控制通路,便于主机与协处理单元的数据传输及对协处理单元进行软封装;并在此基础上通过软件设计实现了图像的流水线并行处理,可明显提高系统处理速度;通过实验证明,对于文中采用的算法,相比主机本系统可将图像处理速度提高30%以上,达到25帧/s的高精度实时图像处理要求.     

基于FPGA+DSP的实时图像处理系统设计与实现

针对图像处理系统计算量大、实时性高和体积小的要求,研制了一种以DSP为主处理器FPGA为辅处理器的高性能实时图像处理系统.利用这两种芯片的各自特点,将算法分成两部分分别交由FPGA和DSP处理,大大提高了算法的效率.系统具有结构简单易于实现和运用方便灵活的特点,加载上相应的程序之后能实现对所获取的图像跟踪、识别和匹配等处理方法.详细说明了系统的设计思路和硬件结构,并在硬件系统上进行了算法仿真及实验验证.实验结果表明:该系统实时性高,适应性好,能够满足设计要求.     

边缘检测算法的FPGA实现

边缘检测算法是最常见的图像处理算法. 分析了Prewitt算子和Sobel算子两种边缘检测算法的原理, 利用DSP Builder工具在MATLAB/Simulink下完成了这两种算子的图像边缘检测算法的设计, 并将该设计直接在FPGA中实现. 利用FPGA的并行处理能力, 大大缩短了图像处理所需的时间.     

基于FPGA的相关测速系统

介绍了测速系统的研究,包括系统构成、方案实现以及如何在现场可编程门阵列FPGA中实现相关运算等。融合了信号采集与处理、可编程逻辑器件和互相关技术等,具有学科交叉融合的特点,在运动物体的非接触测速上具有较大的实际应用价值。     

先心病心音CNN分类算法的硬件加速

为提高先心病心音分类算法的实时性,适用于资源有限的嵌入式设备,提出一种对FPGA进行流水线约束设计的硬件加速方法.将CNN内部计算的并行性与FPGA上的并行硬件对应起来,通过VIVADO高层次综合(HLS)映射CNN算法至FPGA上,在卷积层中的循环上采用流水线约束,子循环会默认展开的方式,提升循环的执行速度.实例仿真...     

基于FPGA的TOE网卡设计与实现

为进一步减轻CPU的负担,有效增加系统性能,描述一种基于FPGA的TCP减负引擎系统的设计与实现。该TOE网卡将部分TCP协议软件处理下移到FPGA中实现,以硬件的方法实现报文分类和TCP流还原等流量处理功能。实验数据表明,使用TOE网卡可以大幅降低主机的CPU占用率。     

基于FPGA硬件实现的图像边缘检测及仿真

图像边缘检测是图像分割,目标提取等数字图像处理领域中关键的步骤,对于性能和处理时间制约着后续图像处理的性能和整体的处理时间。提出一种FPGA的实时图像边缘检测系统。该系统以FPGA为平台,用VHDL硬件描述语言设计并实现了一种自适应的Canny边缘检测算法。在设计过程中,通过改进算法和优化系统结构,在合理利用硬件资源的基础上采用了流水线技术。之后通过ModelSim软件进行仿真,仿真结果表明,在FPGA中实现算法能够有效实时地检测出复杂图像的边缘。     

基于FPGA的油棕检测和硬件加速设计及实现

针对深度学习在高分辨率遥感图像下棕榈树检测方面所面临的准确率不高和检测效率低下的问题,从算法优化和异构硬件平台加速两方面提出一种有效可靠的解决办法.以YOLOv3目标检测算法为例,采用扩大特征选择、加大多尺度特征融合的优化策略,提高了算法对高分辨率的棕榈树的检测准确度.在前向推理过程中,许多应用场景在要求模型高性能的同...     

面向嵌入式FPGA的高性能卷积神经网络加速器设计

针对基于嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)平台的卷积神经网络加速器由于资源有限导致处理速度受限的问题,提出一种高性能卷积神经网络加速器.首先根据卷积神经网络和嵌入式FPGA平台的特点,设计软硬件协同操作架构;然后在存储资源和计算资源的限制下,分别提出二维直接内存存取分块和权衡数字信号处理单元与查找表使用的优化策略;最后针对人脸检测的应用,对SSD网络模型进行优化,采用软硬件流水结构,提高人脸检测系统的整体性能.在Xilinx ZC706开发板上实现此加速器,实验结果表明,该加速器可达到167.5 GOPS的平均性能和81.2帧/s的人脸检测速率,其平均性能和人脸检测速率是嵌入式GPU平台TX2的1.58倍.     

基于AdaBoost算法的人脸检测在嵌入式系统中的实现

为解决人脸检测实时性问题,针对AdaBoost算法纯软件实现的瓶颈,提出基于FPGA平台的硬件加速策略,采用流水线处理技术实现积分图像的快速计算。实验使用PowerPC405处理器VirtexTM-Ⅱ Pro平台FPGA,在输入图像大小为352×288像素的条件下,检测速度达到每秒50帧,检测率为98%,误检率约1%,实现了实时人脸检测的要求。     

基于FPGA的自适应阈值边缘检测系统设计

针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为外部设定并且实时性差等问题,提出了一种改进的利用中值滤波算法结合加权平均的方法选取阈值。利用现场可编程门阵列(FPGA)高速并行处理数据的特点,设计了基于FPGA实时图像边缘检测系统,包括视频图像采集、图像处理和图像显示三大模块。实验结果验证了自适应阈值边缘检测算法的有效性,同时满足了实时性的要求。     

基于FPGA的自准直系统数据处理技术

提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的CCD自准直测角系统.以FPGA作为系统处理核心;以自适应调节模块为CCD驱动发生器提供准确的波形时序;采用边缘检测算法获得图像的像元级边界;通过最小二乘拟合算法计算得到光斑圆心位置;利用VHDL语言以及MAX+plusⅡ软件完成了系统设计.系统测试和实验表明:所设计的片上系统具有高精度、高集成度的特点.