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基于FPGA的图像实时检测识别系统设计的任务书
任务书
一、任务背景
图像检测识别技术在现代社会应用广泛，如人脸识别、车辆识别、安防监控等领域。传统的图像处理方案存在计算速度慢、准确率低、适应性差等问题，而FPGA技术的高并发性、低延迟性和可重配置性，使得其成为一种越来越受欢迎的图像处理平台。
二、任务目标
开发一款基于FPGA的图像实时检测识别系统，主要包括以下几个目标：
1.实现图像采集和图像处理的硬件设计；
2.实现基于卷积神经网络（CNN）的图像分类算法，并在FPGA上实现；
3.将FPGA实现的CNN算法与硬件实现的图像采集和图像处理相结合，实现基于FPGA的实时图像检测识别系统。
三、任务内容
1.图像采集和图像处理的硬件设计
（1）图像采集电路设计
使用FPGA作为图像采集的芯片，设计出合适的图像采集电路，掌握图像传感器与FPGA的接口原理，并能够实现通过FPGA对图像进行采集和预处理的功能。
（2）图像处理电路设计
使用FPGA作为图像处理的芯片，掌握数字图像处理的基本原理和各种算法，并能够对不同类型的图像进行处理和优化，以提高处理速度和准确度。
2.基于卷积神经网络（CNN）的图像分类算法
（1）卷积神经网络的基本原理
掌握卷积神经网络的基本原理和网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
（2）卷积神经网络的训练过程
掌握卷积神经网络的训练方法和相关技术，包括反向传播算法、dropout技术等。
（3）卷积神经网络在FPGA中的实现
利用FPGA的并行计算优势，实现卷积神经网络在FPGA上的加速计算。
3.实时图像检测识别系统的开发
通过以上硬件设计和算法实现，将卷积神经网络模型在FPGA平台上实现，与图像采集和图像处理相结合，实现基于FPGA的实时图像检测识别系统。
四、任务要求
1.掌握Verilog或VHDL硬件描述语言，具有一定的FPGA开发能力；
2.掌握数字图像处理、机器学习、神经网络等相关领域的知识，了解卷积神经网络的基本原理和实现方法；
3.具有较强的计算机编程能力，能够使用C++、Python等编程语言实现卷积神经网络算法；
4.能够在规定时间内完成任务，完成实验报告，撰写相关论文。
五、参考文献
1.《FPGA数字电路设计与实验》，赵凌峰
2.《数字信号处理导论》，RichardG.Lyons
3.《机器学习》，周志华
4.《深度学习框架PyTorch：入门与实践》，SungKim、AstonZhang等
5.《卷积神经网络》，YannLeCun等