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基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO车辆实时检测算法实现

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简介：
本研究提出了一种基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO算法，旨在提升车辆实时检测的速度和准确度。通过优化模型结构与参数，该算法在资源受限环境中表现出色，适用于智能交通系统等应用。 针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大，在小型嵌入式系统中难以实现实时检测的问题，利用Zynq SoC系统的架构优势以及TINY YOLO网络权值中存在的大量接近零的参数特点，提出了一种硬件并行加速改进算法。该方法称为浓缩小型深度网络（Xerantic-TINY YOLO, X-TINY YOLO），旨在提升车辆检测效率和实时性。

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  • 基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO车辆实时检测算法实现
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    本研究提出了一种基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO算法，旨在提升车辆实时检测的速度和准确度。通过优化模型结构与参数，该算法在资源受限环境中表现出色，适用于智能交通系统等应用。 针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大，在小型嵌入式系统中难以实现实时检测的问题，利用Zynq SoC系统的架构优势以及TINY YOLO网络权值中存在的大量接近零的参数特点，提出了一种硬件并行加速改进算法。该方法称为浓缩小型深度网络（Xerantic-TINY YOLO, X-TINY YOLO），旨在提升车辆检测效率和实时性。
     
  • 基于 ZYNQ 的 Tiny YOLO v3 实现.zip
    优质
    本项目为基于ZYNQ平台实现Tiny YOLO v3的目标检测算法。通过优化硬件资源和计算效率，适用于嵌入式视觉系统的小型化需求。 在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3项目旨在针对资源有限的FPGA设备进行YOLOv3-tiny的硬件优化。该研究开发了一种可扩展且可参数化的延迟驱动架构，以适应不同应用场景的需求，并进行了详细的延迟和资源分析。 具体来说，这项工作关注于以下几个方面： - **模型设计**：通过DSP（数字信号处理）单元与BRAM（块RAM）的有效利用来实现YOLOv3-tiny的硬件加速。 - **性能优化**：进行深度学习模型在FPGA上的性能评估和延迟分析，并探索了不同的设计空间，以确定Zedboard平台下的帕累托最优设计方案。 该论文已被ARC2020会议接受。作者为Zhewen Yu 和 Christos-Savvas Bouganis，发表于《应用可重构计算：架构、工具与应用程序》一书的第12083卷中，页码范围是330-344。出版商为Springer, Cham，发布日期为2020年三月。
     
  • YOLO车辆检测识别模型
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    YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，尤其擅长对车辆进行快速、准确的识别与定位，在自动驾驶和智能交通领域应用广泛。 通过YOLO训练得到的模型文件为car.bmodel。
     
  • 在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3的实现.zip
    优质
    本资源为《在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3的实现》，包含基于Xilinx ZYNQ平台的轻量级目标检测模型Tiny YOLOv3的设计与优化，适用于嵌入式视觉应用开发。 在 ZYNQ 上实现 Tiny YOLO v3 是一个专注于 FPGA 实现的项目。YOLOv3-tiny 的 FPGA 实现实现了可扩展且参数化延迟驱动的设计，特别针对资源有限的 FPGA 设备进行了优化。该项目包括对模型硬件和软件延迟、DSP 和 BRAM 利用率进行分析，并探索设计空间以确定 Zedboard 上帕累托最优设计点。 我们的工作已发表于 ARC2020 会议论文集中： Yu, Zhewen 和 Bouganis, Christos-Savvas. 用于 YOLOv3-Tiny 的可参数化 FPGA 定制架构. 应用可重构计算。架构、工具和应用程序。ARC 2020。计算机科学讲义，第 12083 卷，2020 年，第 330-344 页, Springer, Cham.
     
  • 基于OpenCV的车辆速度检测实现.rar
    优质
    本资源提供了一种利用开源计算机视觉库OpenCV进行车辆速度测量的方法和技术实现。通过分析视频或图像序列中的车辆运动，计算其实际行驶速度，并附带源代码和实验结果。 在参加中国软件杯比赛的过程中，我使用OpenCV实现了车辆速度检测的功能。相关资源包括代码以及通过摄像头拍摄的道路上行驶的车辆视频。
     
  • 针对YOLOv3模型的实时行人检测改进算法
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    本研究提出了一种针对YOLOv3模型的优化方法，旨在提升其在实时行人检测中的准确性和效率。通过对网络结构和训练策略进行调整，显著改善了复杂场景下的行人识别性能。 为了解决当前行人检测方法在实时性和精度上难以同时兼顾的问题,本段落提出了一种基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。通过优化YOLOv3模型，引入标签平滑技术、增加多尺度检测，并利用k-means算法确定模型中的锚点值（Anchors），以实现自动学习行人的特征信息。实验结果显示，在Caltech数据集上应用该改进后的YOLOv3行人检测算法时，平均精度均值(mAP)达到了91.68%；在分辨率为1 920×1 080的视频环境下，运行速度超过每秒40帧，满足了实时行人检测的需求。此外，在Daimler和INRIA数据集上的测试也表明改进后的模型具有良好的性能表现，从而证明该算法具备较强的鲁棒性和泛化能力。
     
  • 关于7种车辆类型的YOLO数据集检测方法
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    本研究构建了一个包含七类车辆的YOLO数据集，并提出了一种高效的车辆类型识别检测方法，旨在提升复杂场景下的目标检测精度与速度。 车辆类型检测使用Yolo模型，数据集包含7种类型的车辆：tiny-car（小型轿车）、mid-car（中型轿车）、big-car（大型轿车）、small-truck（小卡车）、big-truck（大卡车）、oil-truck（油罐车）和special-car（特殊用途汽车）。
     
  • 基于YOLO神经网络的实时车辆检测程序代码
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    本项目提供了一个基于YOLO（You Only Look Once）神经网络框架开发的实时车辆检测程序源代码。该代码适用于需要高效、准确进行目标检测的应用场景，能够实现实时监控和分析功能。 基于深度学习的实时车辆检测代码详情可参考相关博客文章。文中介绍了使用深度学习技术进行实时车辆检测的具体实现方法和技术细节。
     
  • 基于YOLO神经网络的实时车辆检测程序代码
    优质
    本程序利用先进的YOLO（You Only Look Once）神经网络技术进行高效的实时车辆检测。提供简洁且精准的目标识别算法源码，适用于自动驾驶、智能交通系统等应用场景。 基于深度学习的实时车辆检测代码详情可参考相关博客文章。该文章介绍了如何利用深度学习技术进行高效准确的车辆实时检测，并提供了详细的实现方法与代码示例。