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基于FPGA的卷积神经网络动态加载SOC设计
基于FPGA的卷积神经网络动态加载SOC设计
作者:
冯玉田
许永全
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器视觉
FPGA
卷积神经网络
SOC系统
MicroBlaze处理器
摘要:
机器视觉是人工智能与现代工业应用结合的结果,通过机器视觉将目标物品转换成具有特定含义的数字信号,进而根据信号的信息测试目标物品并控制现场设备的动作,实现使用机器代替人的目标.文中设计了一种基于FPGA的SOC软硬件结合的系统,解决了以卷积神经网络为基础的机器学习算法在实际工业应用的具体问题.该系统在FPGA内部例化了双核MicroBlaze处理器,集成了DLA(deep learning accelerator)卷积神经网络硬件算法核心,能够实时高速采集图像和实时分析处理;同时还设计了一套软件系统,帮助算法工程师实现自己的网络模型.针对复杂多变的现场应用,设计了一套支持网络动态加载的系统环境,提高了在机器视觉领域的适用性,尤其适用于以卷积神经网络为基础的工业自动化领域,如机器视觉检测、结构光扫描测量、机器人引导等.实验结果表明,系统在充分发挥FPGA计算速度优势的同时,简化了应用工程师的设计过程,有效降低了实际应用的实施难度.
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定点数量化
基于FPGA的卷积神经网络的实现
卷积神经网络
FPGA
性能加速
基于改进动态配置的FPGA卷积神经网络加速器的优化方法
卷积神经网络(CNN)
现场可编程门阵列(FPGA)
模块复用
流水线
动态定点
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于FPGA的卷积神经网络动态加载SOC设计
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
机器视觉
FPGA
卷积神经网络
SOC系统
MicroBlaze处理器
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
1-5
页数
5页
分类号
TP39
字数
3501字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2020.07.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
冯玉田
上海大学通信与信息工程学院
33
227
7.0
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2
许永全
上海大学通信与信息工程学院
1
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
FPGA
卷积神经网络
SOC系统
MicroBlaze处理器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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