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基于FPGA+ARM多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體字符識(shí)別方法與流程

文檔序號(hào):12471299閱讀:來(lái)源:國(guó)知局
技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于FPGA+ARM多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體字符識(shí)別方法。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的硬件平臺(tái)是Xilinx?ZYNQ?7030可編程片上SoC,硬件平臺(tái)內(nèi)置FPGA處理器和ARM?Cortex?A9。本發(fā)明首先在ARM端對(duì)輸入的待識(shí)別手寫體字符圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后將結(jié)果圖像傳輸?shù)紽PGA端,利用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,特征向量傳輸至ARM端完成手寫體字符的識(shí)別。本發(fā)明充分利用了FPGA對(duì)大量簡(jiǎn)單重復(fù)計(jì)算的硬件并行處理能力和ARM的靈活可擴(kuò)展優(yōu)勢(shì),在保證算法模型性能的前提下,大幅降低了系統(tǒng)功耗。本發(fā)明的處理效率功耗比是主流服務(wù)器+GPU實(shí)現(xiàn)方案的10倍以上,有效解決了主流服務(wù)器+GPU方案功耗過(guò)大的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員:周光朕;王展雄;馮瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者:復(fù)旦大學(xué)
文檔號(hào)碼:201610619786
技術(shù)研發(fā)日:2016.07.30
技術(shù)公布日:2016.12.21

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