基于ZYNQ异构多核处理器的动作识别系统

简介：
本系统基于ZYNQ异构多核处理器设计，结合ARM和PL可编程逻辑的优势，实现高效精确的动作识别功能，适用于智能监控、人机交互等领域。 在当今的信息技术领域，人体动作识别技术已在视频监控、人机交互、虚拟现实及医疗看护等行业展现出广阔的应用前景与重要的研究价值。鉴于视频数据直观且易于感知的特性，其中包含的人体运动能有效吸引观察者的注意力，因此如何使机器准确地识别和理解这些动态行为成为了智能视觉信息处理领域中的核心课题。 本段落介绍了一种基于ZYNQ异构多核处理器设计的人体动作识别系统，该系统的创新之处在于利用高层次综合（HLS）方法对运动特征提取算法进行FPGA硬件加速，从而显著提高计算效率。在1080P分辨率下，此技术能够实现每秒60帧的处理速度。通过K-means聚类算法生成高维向量，并结合支持向量机（SVM）分类器完成动作识别任务，系统设计高效且运行速度快于传统方法约120倍，实现了近乎实时的数据处理效果。 在硬件平台选择上，本段落采用了Xilinx公司的ZYNQ异构处理器作为计算加速的载体。该处理器内嵌FPGA逻辑资源和ARM核心处理器，能够适应基于视觉感知层次的时空运动场块识别算法需求，在实际应用中每1至1.7秒即可完成一次动作结果输出。 从系统设计与实现的角度来看，本研究充分利用了ZYNQ异构多核架构及HLS方法学的优势，确保硬件加速电路和高效系统结构紧密结合。这一软硬协同的设计方式不仅提高了处理性能，还保证了系统的灵活性。 在人机交互方面，本段落采用了Linux操作系统搭配QT框架的组合方案，提供了友好的用户界面并支持在线学习与动作库创建功能。这使得该系统具备进一步扩展应用的可能性，并提升了用户体验质量。 总体而言，本研究提出了一种创新的人体动作识别解决方案，在提高运动特征提取和分类效率的同时实现了实时人机交互应用。这项成果不仅在理论层面具有重要意义，而且在实际应用场景中也展现出巨大的潜力和发展空间。