摘要：设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数，利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式，使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示，通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别，再将识别结果发送至上位机进行实时显示。系统框架采用MNIST和FashionMNIST数据集作为网络模型硬化试验样本，实验结果表明，在一般场景下该系统框架能够实时、准确地完成图像数据的获取、显示及识别，并且具有可移植性高、处理速度快、功耗低的特点。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 无线电电子学
收录：统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：深度学习 卷积神经网络 zynq 软硬件协同
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
