本次推荐中科大的三位大佬2020年集创赛arm杯的作品!赛题要求实现"基于 Arm 处理器核的智能化 SoC 设计",该作品成功晋级决赛,并获得国奖,下面是他们的作品介绍!

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整理人:郭丹

项目描述


我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC,通过ov5640摄像头采集实时图像,经过检测系统的检测后,将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器,同时可以通过UART查看检测时间等信息,还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。

我们采用的算法是 Nenad Markus 提供的 Pixel Intensity Comparison-based Object detection ,该算法可以快速检测出人脸的位置与数量。

我们的人脸检测系统的特点如下:

  • 速度快:我们为SOC设计了运算加速器,最终实现了18帧/秒的检测速度。关于加速器的详细介绍请看《【技术文档】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC(参考公众号下一篇文章)》。

  • 节省硬件资源:采用低成本的Cortex-M3处理器及FPGA实现。

实现效果


经过Cortex-M3及硬件加速器的运算后,我们的人脸检测系统可以实现18帧/秒的检测能力。


硬件及软件平台

  • 硬件:

    • 开发板:黑金 ALINX AX7050

    • FPGA 芯片:Xilinx Spartan7 XC7S50

    • 摄像头:OmniVision(豪威) OV5640

  • 软件:

    • Keil MDK v5.29

    • vivado 2019.2


    系统的技术细节

关于本人脸检测系统的具体技术细节,如系统架构、检测算法、加速器的设计等,都可以在《【技术文档】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC(参考公众号下一篇文章)》中找到。

项目地址:

原作者项目地址链接(GitHub):

https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces

或访问国内备份仓库(速度较快):

https://gitee.com/gongwenhong/DetectHumanFaces

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转载声明:

原文出处 https://github.com/WalkerLau

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