
DetectHumanFaces:利用Arm Cortex-M3和FPGA进行实时面部检测
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简介:
采用 ARM Cortex-M3 超轻型处理器与 FPGA 架构实现的实时人脸检测系统
开源代码获取链接:
本项目为第四届集成电路创新创业大赛(ARM杯)创新参赛作品
完整技术文档及软件配置教程下载地址:
系统架构设计基于以下核心组件:
主控制器采用ARM Cortex-M3软核处理器完成主任务处理
视频捕获模块由ov5640 视频摄像头捕获动态图像序列
目标检测算法由深度学习模型完成精确识别
系统输出接口包括HDMI接口用于显示检测结果
以及UART接口供人机交互查询功能参数
系统性能特点:
人脸检测速度最快达每秒 18 帧
硬件资源占用极低适合嵌入式应用环境
算法原理:
本系统采用深度学习中的卷积神经网络模型进行人脸定位
其核心技术在于快速计算卷积层特征图从而实现高效目标识别
系统优势:
运算效率显著提升得益于自研计算加速器设计
硬件开销小能耗控制在合理范围之内
技术细节请参考《超轻型 SOC 优化设计与实现》一书
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