【摘 要】
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随着汽车保有量的不断增加,交通事故带来的安全问题日益突出,给人们的生命和财产造成重大威胁。据统计,疲劳驾驶是引发交通事故的主要因素之一,因此设计一款检测准确率高、实时性好、便携式的疲劳驾驶检测系统具有重要意义。本文选用Xilinx ZCU102开发板,其核心芯片为MPSoC系列的xczu9eg-2ffvb1156e,MPSoC芯片结构是FPGA+ARM。ARM精于控制和搭建操作系统,FPGA具有强
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随着汽车保有量的不断增加,交通事故带来的安全问题日益突出,给人们的生命和财产造成重大威胁。据统计,疲劳驾驶是引发交通事故的主要因素之一,因此设计一款检测准确率高、实时性好、便携式的疲劳驾驶检测系统具有重要意义。本文选用Xilinx ZCU102开发板,其核心芯片为MPSoC系列的xczu9eg-2ffvb1156e,MPSoC芯片结构是FPGA+ARM。ARM精于控制和搭建操作系统,FPGA具有强大的并行处理能力,采用软硬件协同设计思想实现疲劳驾驶检测系统,可以充分发挥ARM和FPGA的各自优点,本文主要工作有:(1)采用Xilinx深度学习处理单元(Deep Learning Processor Unit,DPU)将人脸和人眼特征点检测卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)成功部署到FPGA上。首先使用深度神经网络开发套件(Deep Neural Network Development Kit,DNNDK)工具对CNN模型进行量化与编译,并根据量化编译过程中的问题,调整优化CNN中网络特征。人脸检测选用VGG-SSD网络结构,针对DPU所支持的网络特征有限的问题,将原网络中的归一化层调整为卷积、批量归一化和激活函数网络特征层串联结构,保证和其他卷积层有着相同的规模,从而不改变网络整体结构,增加算法的鲁棒性。人眼特征点检测采用Le Net网络结构,在原网络中添加卷积和下采样层,并将其中的卷积层采用双层卷积结构,增加网络学习能力和收敛速度。采用Caffe架构进行VGG-SSD人脸和Le Net人眼特征点检测算法的实现、训练与测试。对CNN浮点模型采用剪枝与量化,减少模型的资源占用和计算量。(2)硬件部分主要包括人脸和人眼特征点检测DPU IP设计与配置、AXI端口管理器和Display Port接口等模块。其中,DPU IP选择并行度最大的硬件架构,利用双核DPU和深度流水结构,提高数据吞吐量,并采用通道增强加快DPU执行速度。AXI端口管理器是ARM和FPGA之间的计算数据传输通道,Display Port接口是通过网线实现图像的高清显示,并基于DPU IP接口进行端口设置与连线。使用Vivado开发工具综合生成FPGA的硬件描述文件,为搭建嵌入式系统提供硬件驱动信息。(3)软件部分主要包括系统软件环境搭建、操作界面和疲劳特征检测程序设计等。使用Petalinux工具基于硬件描述文件搭建嵌入式系统,修改设备树、编译生成Linux内核和启动文件等,并在该系统下配置DNNDK以及相关运行库。疲劳特征检测主要包括人脸检测IP和人眼特征点检测IP调用等模块。在人脸和人眼特征点检测基础上,通过人眼长宽比判断人眼睁闭状态,并结合PERCLOS准则判断驾驶员疲劳状态。本文采用软硬件设计思想在Xilinx ZCU102平台实现了疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,系统具有实时性好、便携性等特点。本文所采用的方法可应用于计算量更大的CNN模型,对将PC机上的目标检测、分类、识别等CNN移植到嵌入式设备具有很好的借鉴意义。
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