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基于CNN的汽车视觉辨认体系应用先容

近些年来跟着科学技能的不绝前进,人工智能(AI)正在慢慢从尖端技能变得遍及。人工智能的成长涉及物联网、大局限并行计较、大数据以及深度进修算法等规模,深度进修是人工智能前进最重要的身分,它也是当前人工智能最先辈、应用最普及的焦点技能。作为人工智能技能抱负的应用规模,自动驾驶以及智能交通体系受到了人们普及的存眷。许多汽车企业都插手自动驾驶汽车的研究,好比特斯拉的自动帮助驾驶体系、百度阿波罗打算等。

基于CNN的汽车视觉辨认体系应用先容

图1:自动驾驶汽车必要具备辨认阶梯交通环境的手段

自动驾驶面对的首个题目就是怎样辨认阶梯上的行人、汽车等其他物体,因此必要开拓靠得住的视觉辨认体系集成到汽车的车载体系中,卷积神经收集(Convolutional Neural Network,CNN)是今朝图像辨认技能中最炙手可热的算法模子,来自韩国的ATUS(Across The Universe,穿越苍穹)组织推出了基于CNN的汽车视觉辨认体系,该公司专注于数字媒体和FPGA嵌入式平台技能的研究。

基于CNN的汽车视觉辨认体系应用先容

图2:ATUS基于CNN的视觉辨认体系回收Zynq Z7045 SoC器件

该体系回收Xilinx ZC706开拓板卡,,集成的是Zynq Z7045 SoC器件,回收可编程逻辑资源实现CNN图像辨认算法(如上图所示),摄像头认真举办图像收罗,对付收罗的视频流该体系可以或许辨认包罗行人、汽车、路牌、雕栏等二十种差异的工具。Zynq Z7045 SoC的可编程逻辑部门事变时钟频率为200MHz,整个体系的功耗仅为10.432W,这是回收CPU可能GPU实现CNN办理方案功耗的10%。

【ATUS CNN视觉辨认体系视频先容】:

Xilinx Zynq-7000系列器件配备双核 ARM Cortex-A9 处理赏罚器以及28nm可编程逻辑资源,其优秀的机能功耗比和最大的计划机动性自推出以来受到工程师们的接待,Zynq Z7045属于该系列最高端的器件,集成高达6.25M的逻辑单位。跟着各类应用对付计较需求和机能的不绝增添,FPGA并行计较特征多带来的高机能使其在数据中心、深度进修、图像压缩与解码等应用场景应用越来越普及。


更新日期: 2018-08-15 11:14
编辑作者: SunGame
文章链接:http://www.22ndpsc.net/qicheanquan/461.html  [分享本文-基于CNN的汽车视觉辨认体系应用先容]
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