近年,隨著汽車在生活中的普及,人們越來越關(guān)注智能輔助駕駛技術(shù),而道路目標(biāo)檢測能力是智能輔助駕駛技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在車載嵌入式設(shè)備中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行道路目標(biāo)檢測成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。但僅在ARM上使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對道路目標(biāo)檢測的識別效率并不高。本文采用在Zynq上優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式,來提高道路目標(biāo)檢測效率。主要研究內(nèi)容包括:(1)道路目標(biāo)檢測:采用Tiny-YOLO模型對道路中的交通目標(biāo)進(jìn)行檢測。研究過程中對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行了標(biāo)定,并且使用不同位數(shù)的定點(diǎn)數(shù)代替浮點(diǎn)數(shù),對定點(diǎn)化操作對模型的準(zhǔn)確率以及訓(xùn)練的影響進(jìn)行了分析。(2)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Zynq實(shí)現(xiàn):使用HLS設(shè)計(jì)前向傳播模塊,實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核,之后對卷積運(yùn)算進(jìn)行了定點(diǎn)優(yōu)化以及流水線優(yōu)化等;(3)嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn):使用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的辦法,向Zedboard中移植Pynq項(xiàng)目,在Zynq芯片的可編程邏輯部分構(gòu)建圖像傳輸模塊和硬件卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核。最終將圖像采集、道路目標(biāo)檢測和圖像顯示三部分功能整合到了一個(gè)嵌入式系統(tǒng)中。本系統(tǒng)使用嵌入式Zynq實(shí)現(xiàn)量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成了對道路目標(biāo)的采集、檢測功能,在系統(tǒng)測試中能夠檢測出汽...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 道路目標(biāo)檢測研究國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 交通目標(biāo)檢測系統(tǒng)需求分析及總體設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)需求分析
    2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    2.3 系統(tǒng)平臺(tái)
        2.3.1 Zedboard
        2.3.2 攝像頭模塊
    2.4 開發(fā)工具
    2.5 系統(tǒng)開發(fā)流程
    2.6 本章小結(jié)
第三章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.2 YOLO模型
    3.2 基于量化Tiny-YOLO的道路目標(biāo)檢測
        3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化分析
        3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行性分析
    3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
        3.3.1 訓(xùn)練集標(biāo)定
        3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    3.4 檢測結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 道路目標(biāo)檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核設(shè)計(jì)
    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核優(yōu)化
        4.2.1 流水線優(yōu)化
        4.2.2 循環(huán)展開優(yōu)化
        4.2.3 定點(diǎn)化設(shè)計(jì)
    4.3 嵌入式系統(tǒng)移植
        4.3.1 交叉編譯
        4.3.2 Pynq移植
        4.3.3 Open CV移植
        4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架移植
    4.4 嵌入式軟件實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 嵌入式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.4.2 軟件實(shí)現(xiàn)過程
        4.4.3 軟硬件綜合調(diào)試過程
    4.5 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測試與驗(yàn)證
    5.1 測試環(huán)境搭建
    5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件測試
    5.3 嵌入式平臺(tái)環(huán)境測試
        5.3.1 道路目標(biāo)采集測試
        5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3822743