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摘要：机器人技术，自动驾驶，监视和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。由于其低延迟速度和并行处理功能，FPGA系统吸引了对实现对象检测算法的越来越兴趣，这很重要，因为实时处理变得越来越重要。这项工作提供了FPGA体系结构，优化和实时实现的对象检测的概要。建议的方法是选择一个适当的对象检测算法，例如著名的Yolo（您只看一次）或SSD（单镜头多伯克斯检测器），该对象以其速度和准确性比率而闻名。为了实现实时速度，该算法被映射到基于FPGA的硬件体系结构上，该架构利用其可重构性和并行性。基于FPGA的对象检测的重要组成部分是硬件体系结构的设计。优化数据途径，有效控制逻辑的构建以及将算法拆分为硬件友好型组件都是此过程的一部分。以最大程度地利用资源来实现最大化吞吐量的目标，使用了包括并行处理，循环展开和管道的技术。此外，对FPGA的优化需要调整算法和硬件设计，以充分利用目标FPGA设备的功能。减少延迟和增加的吞吐量需要优化数据传输，并行性和内存访问模式。修复错误，提高性能并添加新功能都需要定期维护和升级。使用FPGA的对象检测系统的另一个重要部分是它们与各种传感器或输入流集成的能力。获取用于实时处理的输入数据需要与各种传感器（例如相机和LIDAR设备）集成。由于它们的适应性，FPGA平台很容易被整合到各种应用程序情况下，这要归功于它们与不同传感器的接口。确保在FPGA上构建的对象检测系统是准确，快速且有弹性的，请使用常见数据集和现实世界情景进行验证和测试。为了确保系统实现目标性能指标，对实时处理要求进行了彻底评估。一旦测试，基于FPGA的对象检测系统就可以将其放置在预期的设置中，作为独立设备或较大嵌入式系统的组件。关键字： - FPGA，对象检测，计算机视觉，实时处理，硬件优化，并行处理，嵌入式系统。简介自动驾驶汽车，监视系统，机器人和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。在许多领域的智能决策依赖于实时检测和定位事物的能力。即使它们起作用，传统的对象检测方法也不能总是处理实时处理的强烈需求，尤其是在带有移动场景的复杂设置和众多项目中。在开发对象检测系统时，使用FPGA而不是CPU或GPU有很多好处。因此，为了加快对象检测算法并获得实时性能，在使用专用硬件平台（例如现场可编程式门阵列（FPGA））的使用方面一直在增加。首先，现场编程的门阵列（FPGA）非常适合并行化，这意味着可以有效地实现卷积神经网络（CNN）之类的对象识别技术
使用FPGA
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