基于PYNQ框架的深度卷积特征异构跟踪系统

• 作者: 崔洲涓 安军社 陈长龙 崔天舒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: PYNQ框架 目标跟踪 深度卷积特征 Zynq 加速
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 120-126
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0351

摘要

针对深度卷积特征目标跟踪算法中特征提取计算量大、速度慢、难以在嵌入式平台上应用的问题,提出了一种基于PYNQ框架的目标跟踪方案,并将其部署在Zynq异构平台.首先设计基于深度卷积特征的目标跟踪算法;根据算法的特点进行软硬件划分,完成片上系统的构建;然后针对深度卷积特征提取的计算过程进行并行优化,导出加速IP核;最后在PYNQ框架中通过Jupyter Notebooks,使用Python语言调用加速IP核作为硬件协处理器,实现底层到顶层的数据交互.实验结果表明,算法在通用数据集OTB-2015、UAV123上取得了良好的跟踪精度;跟踪速度与未集成加速IP核时相比,提升可达30倍.在兼顾跟踪稳健性的情况下,异构跟踪系统执行效率高,可移植性好,具有工程应用价值.