【摘 要】
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设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数,利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式,使用ARM完成
【基金项目】
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贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788-60);贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字(2015)53号);贵州省功率元器件可靠性重点实验室开发基金项目(KFJJ201602);贵州省普通高等学校智能物联网工程中心建设项目(黔教合KY字[2016]016)
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设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数,利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式,使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示,通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别,再将识别结果发送至上位机进行实时显示。系统框架采用MNIST和Fashion MNIST数据集作为网络模型硬化试验样本,实验结果表明,在一般场景下该系统框架能够实时、准确地完成图像数据的获取、显示及识别,并且具有可移植性高、处理速度快、功耗低的特点。
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