「学术论文」基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计

摘要：

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。