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基于Xilinx Zynq Z7045 SoC的CNN的视觉识别应用


stark 赛灵思中文社区, Aug. 16, 2017 – 近些年来随着科学技术的不断进步,人工智能(AI)正在逐步从尖端技术变得普及。人工智能的发展涉及物联网、大规模并行计算、大数据以及深度学习算法等领域,深度学习是人工智能进步最重要的因素,它也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术。作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通系统受到了人们广泛的关注。很多汽车企业都加入自动驾驶汽车的研究,比如特斯拉的自动辅助驾驶系统、百度阿波罗计划等。

图1:自动驾驶汽车需要具备识别道路交通情况的能力

图1:自动驾驶汽车需要具备识别道路交通情况的能力

自动驾驶面临的首个问题就是如何识别道路上的行人、汽车等其他物体,因此需要开发可靠的视觉识别系统集成到汽车的车载系统中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是目前图像识别技术中最炙手可热的算法模型,来自韩国的ATUS(Across The Universe,穿越苍穹)组织推出了基于CNN的汽车视觉识别系统,该公司专注于数字媒体和FPGA嵌入式平台技术的研究。

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