近些年,隨著我國國民經(jīng)濟的飛速發(fā)展,我國國民收入有了巨大的提升,人民對生活品質(zhì)的追求不斷提升,家用汽車從原來的奢侈品變?yōu)榱艘患匠５纳唐�。具統(tǒng)計,我國汽車的保有量在2019年自己達到了3.4億輛。隨著汽車數(shù)量的快速增長,我國各個城市交通問題變得日益嚴重,因此為城市中的主干道路安裝道路監(jiān)測系統(tǒng)就變得十分重要。道路監(jiān)測系統(tǒng)的主要功能就是對視頻中的車輛進行分類統(tǒng)計,因此研發(fā)一套成本低廉功能強大的車輛檢測系統(tǒng)就變得尤為重要。本文是通過研究Xilinx Zynq-7020平臺的FPGA+ARM的結構,使用基于ZYNQ芯片設計一種道路狀況實時監(jiān)測系統(tǒng)。相比使用ARM芯片配合DSP微處理器傳統(tǒng)的嵌入式圖像處理系統(tǒng),ARM+FPGA結構的Zynq芯片可以實現(xiàn)軟硬件高速協(xié)同工作的視頻處理,具有圖像處理系統(tǒng)采集圖像快、帶寬高等優(yōu)點。本設計利用FPGA具有并行處理的優(yōu)勢,實現(xiàn)對圖像的快速高效的預處理;通過ARM處理器進行軟件流程控制和運行利用機器學習得到的模型進行HAAR特征提取的目標識別算法;通過ZYNQ芯片自帶的內(nèi)存來達到軟件與硬件的高效的協(xié)同工作,在追求處理速度的同時,降低了硬件的功耗。本文的主要工作... 

【文章來源】：沈陽理工大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Haar特征示意圖

檢測窗口Fig.3.4Detectionwindow

31第4章基于FPGA加速的車輛檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)4.1.總體設計4.1.1設計流程基于FPGA加速的車輛檢測系統(tǒng)可以分為兩種方案，它們都主要分為硬件和軟件兩部分。硬件主要有攝像頭，F(xiàn)PGA芯片以及ARM芯片。其中攝像頭負責實時采集道路圖像，不同的是第一種是FPGA負責先期預處理視頻圖像、HDMI圖像顯示以及把圖像傳輸給ARM芯片的工作。ARM芯片主要負責運行機器學習目標檢測工作。軟件部分主要包括使用機器學習訓練相應的目標模型，使用Python語言配合OpenCV圖像識別運用機器學習已經(jīng)訓練好的目標模型，對視頻中的目標進行分類。最后再將帶有分類框的視頻圖像交給FPGA芯片去顯示。實時道路狀況監(jiān)測系統(tǒng)處理流程：有攝像頭（OV5642）將得到的圖像傳輸給FPGA芯片（PL），由FPGA負責對得到的視頻圖像進行視頻格式轉(zhuǎn)換、視頻圖像對比度增強等處理。然后FPGA將處理后的圖像經(jīng)由VDMA通過AXI-Stream穿個ARM芯片（PS）。ARM芯片控制DDR3進行圖像的存儲，然后ARM芯片使用OpenCV和機器學習訓練的XML文件，對視頻圖像中的不同類型的物體進行識別。然后ARM將識別后的圖像將給FPGA，由FPGA負責對識別圖像的顯示。圖4.1系統(tǒng)電路仿真Fig.4.1Systemcircuitsimulation

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于FPGA+ARM的視頻采集平臺設計與實現(xiàn)[J]. 鄧健峰,謝云.  工業(yè)控制計算機. 2017(12)
[2]基于Zynq-7000的視頻處理系統(tǒng)框架設計[J]. 李朗,張索非,楊浩.  計算機技術與發(fā)展. 2017(05)
[3]結合膚色模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的手勢識別方法[J]. 王龍,劉輝,王彬,李鵬舉.  計算機工程與應用. 2017(06)
[4]基于Zynq-7000高速圖像采集與實時處理系統(tǒng)[J]. 楊曉安,羅杰,蘇豪,包文博.  電子科技. 2014(07)

碩士論文
[1]基于ZYNQ片上系統(tǒng)的行人檢測算法研究[D]. 嵇達龍.江蘇科技大學 2019
[2]三維集成電路片間傳輸線測試方法研究[D]. 卞景昌.合肥工業(yè)大學 2018
[3]新型NOR Flash控制系統(tǒng)設計與驗證[D]. 游健.蘇州大學 2016
[4]基于ZYNQ的行人檢測系統(tǒng)軟硬件協(xié)同實現(xiàn)[D]. 梁新宇.大連海事大學 2016
[5]Hausdorff距離在手勢識別中的運用[D]. 蘇九林.上海海事大學 2004



本文編號：3595946