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基于CNN的汽車視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用介紹

Hx ? 作者:工程師陳翠 ? 2018-06-29 14:37 ? 次閱讀

近些年來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能AI)正在逐步從尖端技術(shù)變得普及。人工智能的發(fā)展涉及物聯(lián)網(wǎng)、大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)以及深度學(xué)習(xí)算法等領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)是人工智能進(jìn)步最重要的因素,它也是當(dāng)前人工智能最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的核心技術(shù)。作為人工智能技術(shù)理想的應(yīng)用領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛以及智能交通系統(tǒng)受到了人們廣泛的關(guān)注。很多汽車企業(yè)都加入自動(dòng)駕駛汽車的研究,比如特斯拉的自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)、百度阿波羅計(jì)劃等。

圖1:自動(dòng)駕駛汽車需要具備識(shí)別道路交通情況的能力

自動(dòng)駕駛面臨的首個(gè)問(wèn)題就是如何識(shí)別道路上的行人、汽車等其他物體,因此需要開(kāi)發(fā)可靠的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)集成到汽車的車載系統(tǒng)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是目前圖像識(shí)別技術(shù)中最炙手可熱的算法模型,來(lái)自韓國(guó)的ATUS(Across The Universe,穿越蒼穹)組織推出了基于CNN的汽車視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng),該公司專注于數(shù)字媒體和FPGA嵌入式平臺(tái)技術(shù)的研究。

基于CNN的汽車視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用介紹

圖2:ATUS基于CNN的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)采用Zynq Z7045 SoC器件

該系統(tǒng)采用Xilinx ZC706開(kāi)發(fā)板卡,集成的是Zynq Z7045 SoC器件,采用可編程邏輯資源實(shí)現(xiàn)CNN圖像識(shí)別算法(如上圖所示),攝像頭負(fù)責(zé)進(jìn)行圖像采集,對(duì)于采集的視頻流該系統(tǒng)能夠識(shí)別包括行人、汽車、路牌、欄桿等二十種不同的對(duì)象。Zynq Z7045 SoC的可編程邏輯部分工作時(shí)鐘頻率為200MHz,整個(gè)系統(tǒng)的功耗僅為10.432W,這是采用CPU或者GPU實(shí)現(xiàn)CNN解決方案功耗的10%。

【ATUS CNN視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)視頻介紹】:

Xilinx Zynq-7000系列器件配備雙核 ARM Cortex-A9 處理器以及28nm可編程邏輯資源,其優(yōu)異的性能功耗比和最大的設(shè)計(jì)靈活性自推出以來(lái)受到工程師們的歡迎,Zynq Z7045屬于該系列最高端的器件,集成高達(dá)6.25M的邏輯單元。隨著各種應(yīng)用對(duì)于計(jì)算需求和性能的不斷增長(zhǎng),F(xiàn)PGA并行計(jì)算特性多帶來(lái)的高性能使其在數(shù)據(jù)中心、深度學(xué)習(xí)、圖像壓縮與解碼等應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用越來(lái)越廣泛。

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