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基于UltraScale FPGA的智能视频高速数据处理系统关键技术研究

林玉凤  
【摘要】:近年来,视频监控在各领域得到了广泛的应用。随着监控系统数量的不断扩大、视频的越来越高清化、网络化及智能化,使得视频数据量以爆炸式的方式在持续增加,形成海量的视频数据。针对海量的监控视频数据,实现对其如何在保证传输质量的前提下,提高传输效率、提高资源利用率、智能化的分析、高速处理与传输变得越来越重要。UltraScale FPGA作为一种可编程的硬件平台,拥有着大规模的分布式硬件资源,此外该平台还具有开发周期短、性能好等特点,非常适合用于智能视频高速数据的处理。本文以UltraScale FPGA为硬件开发平台,对智能视频高速数据处理硬件平台的关键技术进行研究,主要研究内容如下:了解当前的研究现状并深入研究智能视频数据处理的相关技术,对智能视频高速数据处理系统进行需求分析,选择合适的实验平台,并设计了基于UltraScale FPGA平台的智能视频高速数据处理的系统总体方案。对智能视频处理系统中关键技术视频采集传输技术展开了深入的研究,针对当前传统的视频采集传输方案中一路网络视频数据占用一路DMA这种需要花费大量资源的情况,本文通过研究AXI-Stream总线协议、DMA、AXI-Ethernet IP以及DDR之间的通信机制,设计一个基于多路网口数据传输的仲裁器,利用该仲裁器可以实现一路DMA并发传输多路网络数据。可以在保证传输质量的前提下,显著的提高资源利用率,可以满足智能视频高速数据处理系统中在保证传输质量的同时,具有较高的资源利用率。对智能视频数据处理系统中关键技术智能视频处理技术展开深入研究。通过对智能视频处理技术的研究,卷积神经网络在视频图像数据处理方面表现优异,且适合在FPGA上实现。对卷积神经网络进行算法分析得出其可以并行的独立源,从并行性、存储结构等方面对其网络运算结构进行设计。设计copy_buffer IP核加速视频图像的访存,利用分块技术、流水线等技术优化设计卷积神经网络中占比最多的矩阵乘运算单元,并复用到多个层中进行并行加速计算,实现卷积神经网络在UltraScale FPGA加速实现,提高智能视频处理的速度。搭建系统整体实验平台,分别对本文优化设计的视频数据采集传输以视频图像处理优化设计进行实验及对比分析并从功耗、速度、资源占用率进行了分析。实现表明,本文设计的基于UltraScale FPGA平台的智能视频高速数据处理的硬件系统功能完整,性能优异。


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