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收到：2024年2月27日修订：2024年4月2日接受：2024年4月20日发布：2024年4月30日摘要 - 本研究论文提出了一种创新的方法，用于识别和检测自动驾驶系统中使用现场编程的栅极阵列（FPGAS）中的对象。通过将深度学习方法与FPGA硬件加速度集成，该方法成功地达到了安全导航所需的最小延迟和最佳精度。通过进行数据获取，预处理和模型培训，这可以完善系统的性能。通过采用并行计算和硬件优化技术，FPGA实现实现了这些目标。基于实验数据，基于FPGA的方法在功率效率，推理延迟和检测精度方面优于常规的CPU和GPU实现。，由于它们与自主驾驶系统的出色兼容性，因此在自动驾驶汽车中广泛采用了可增强对象识别和识别的现场可编程栅极阵列（FPGA）。
FPGA中的实时对象检测和识别
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