基于UltraScale FPGA的智能视频高速数据处理系统关键技术研究
发布时间：2021-09-12 12:03
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-Eth...
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能视频研究现状
1.2.2 数据采集传输
1.2.3 深度学习
1.2.4 FPGA研究现状
1.3 本文主要内容
1.4 论文组织架构
第2章 智能视频处理原理及技术
2.1 智能视频处理技术
2.2 高性能UltraScale FPGA处理技术
2.3 硬件加速技术
2.3.1 并行技术
2.3.2 分块技术
2.3.3 数据局部性
2.4 基于FPGA网络视频数据采集传输的技术
2.4.1 AXI4-Stream
2.4.2 AXI DMA
2.4.3 AXI Ethernet
2.5 深度学习技术
2.5.1 深度学习简介
2.5.2 卷积神经网络拓扑结构
2.6 本章小结
第3章 基于UltraScale FPGA智能视频处理系统总体设计
3.1 基于UltraScale FPGA的智能视频高速数据处理系统需求分析
3.1.1 视频图像采集传输模块
3.1.2 视频图像存储模块
3.1.3 视频图像处理模块
3.1.4 视频图像输出模块
3.2 UltraScale FPGA开发平台的分析
3.3 系统的总体设计
3.3.1 视频图像数据采集传输设计
3.3.2 系统存储模块设计
3.3.3 智能视频图像数据加速处理设计
3.3.4 智能视频图像数据输出设计
3.3.5 通信机制设计
3.4 本章小结
第4章 视频数据采集传输的优化设计
4.1 视频采集传输的优化设计
4.1.1 通信机制
4.2 基于AXI4-Stream的多路网口数据传输仲裁器的设计
4.2.1 写TX接口模块
4.2.2 读RX接口模块
4.3 本章小结
第5章 基于UltraScale FPGA智能视频处理的优化设计
5.1 卷积神经网络算法分析及优化
5.1.1 卷积层算法
5.1.2 池化层算法
5.2 并行性分析及设计
5.2.1 层与层之间的并行架构
5.2.2 卷积运算内的并行架构
5.2.3 特征映射图内的并行架构
5.2.4 同一层中特征图之间的并行架构
5.2.5 整体并行结构的设计
5.3 数据缓存结构的设计
5.4 激活函数
5.5 基于SDSoC的优化加速设计
5.5.1 加速模块的通信接口设计
5.5.2 copy_buffer的设计
5.5.3 矩阵乘的加速设计
5.6 本章小结
第6章 智能视频数据处理系统的验证与结果分析
6.1 实验环境介绍
6.2 数据采集传输模块的验证与对比分析
6.3 基于FPGA的CNN加速并行运算模块验证与分析
6.3.1 测试实样样本集及网络结构
6.3.2 基于FPGA的CNN加速并行运算模块
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间获得的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]AXI4-Stream总线的FPGA视频系统的开发研究[J]. 贺理,赵鹤鸣,邵雷. 单片机与嵌入式系统应用. 2015(12)
[2]基于FPGA的AXI4总线时序设计与实现[J]. 马飞,刘琦,包斌. 电子技术应用. 2015(06)
[3]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[4]数据挖掘综述[J]. 王梦雪. 软件导刊. 2013(10)
[5]智能视频分析技术发展趋势[J]. 张文聪,蔡巍伟,浦世亮. 中国公共安全. 2013(09)
[6]深度学习结构和算法比较分析[J]. 李海峰,李纯果. 河北大学学报(自然科学版). 2012(05)
[7]基于Map Reduce的分布式视频处理平台[J]. 耿晨曜,姚丹亚,张盈盈,张煦,常刚. 计算机工程. 2012(10)
[8]基于AXI总线的DMA控制器的设计与实现[J]. 蒲杰,李贵勇. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2012(02)
[9]强化学习研究综述[J]. 陈学松,杨宜民. 计算机应用研究. 2010(08)
[10]数据挖掘:建模、算法、应用和系统[J]. 梁循. 计算机技术与发展. 2006(01)
博士论文
[1]基于FPGA的卷积神经网络并行结构研究[D]. 陆志坚.哈尔滨工程大学 2013
[2]人工神经网络技术及其应用[D]. 覃光华.四川大学 2003
硕士论文
[1]基于FPGA的卷积神经网络加速器[D]. 余子健.浙江大学 2016
[2]基于FPGA的深度学习加速器设计与实现[D]. 余奇.中国科学技术大学 2016
[3]基于千兆以太网的视频图像存储系统[D]. 郭锋.西安电子科技大学 2009
本文编号：3394190
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能视频研究现状
1.2.2 数据采集传输
1.2.3 深度学习
1.2.4 FPGA研究现状
1.3 本文主要内容
1.4 论文组织架构
第2章 智能视频处理原理及技术
2.1 智能视频处理技术
2.2 高性能UltraScale FPGA处理技术
2.3 硬件加速技术
2.3.1 并行技术
2.3.2 分块技术
2.3.3 数据局部性
2.4 基于FPGA网络视频数据采集传输的技术
2.4.1 AXI4-Stream
2.4.2 AXI DMA
2.4.3 AXI Ethernet
2.5 深度学习技术
2.5.1 深度学习简介
2.5.2 卷积神经网络拓扑结构
2.6 本章小结
第3章 基于UltraScale FPGA智能视频处理系统总体设计
3.1 基于UltraScale FPGA的智能视频高速数据处理系统需求分析
3.1.1 视频图像采集传输模块
3.1.2 视频图像存储模块
3.1.3 视频图像处理模块
3.1.4 视频图像输出模块
3.2 UltraScale FPGA开发平台的分析
3.3 系统的总体设计
3.3.1 视频图像数据采集传输设计
3.3.2 系统存储模块设计
3.3.3 智能视频图像数据加速处理设计
3.3.4 智能视频图像数据输出设计
3.3.5 通信机制设计
3.4 本章小结
第4章 视频数据采集传输的优化设计
4.1 视频采集传输的优化设计
4.1.1 通信机制
4.2 基于AXI4-Stream的多路网口数据传输仲裁器的设计
4.2.1 写TX接口模块
4.2.2 读RX接口模块
4.3 本章小结
第5章 基于UltraScale FPGA智能视频处理的优化设计
5.1 卷积神经网络算法分析及优化
5.1.1 卷积层算法
5.1.2 池化层算法
5.2 并行性分析及设计
5.2.1 层与层之间的并行架构
5.2.2 卷积运算内的并行架构
5.2.3 特征映射图内的并行架构
5.2.4 同一层中特征图之间的并行架构
5.2.5 整体并行结构的设计
5.3 数据缓存结构的设计
5.4 激活函数
5.5 基于SDSoC的优化加速设计
5.5.1 加速模块的通信接口设计
5.5.2 copy_buffer的设计
5.5.3 矩阵乘的加速设计
5.6 本章小结
第6章 智能视频数据处理系统的验证与结果分析
6.1 实验环境介绍
6.2 数据采集传输模块的验证与对比分析
6.3 基于FPGA的CNN加速并行运算模块验证与分析
6.3.1 测试实样样本集及网络结构
6.3.2 基于FPGA的CNN加速并行运算模块
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间获得的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]AXI4-Stream总线的FPGA视频系统的开发研究[J]. 贺理,赵鹤鸣,邵雷. 单片机与嵌入式系统应用. 2015(12)
[2]基于FPGA的AXI4总线时序设计与实现[J]. 马飞,刘琦,包斌. 电子技术应用. 2015(06)
[3]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[4]数据挖掘综述[J]. 王梦雪. 软件导刊. 2013(10)
[5]智能视频分析技术发展趋势[J]. 张文聪,蔡巍伟,浦世亮. 中国公共安全. 2013(09)
[6]深度学习结构和算法比较分析[J]. 李海峰,李纯果. 河北大学学报(自然科学版). 2012(05)
[7]基于Map Reduce的分布式视频处理平台[J]. 耿晨曜,姚丹亚,张盈盈,张煦,常刚. 计算机工程. 2012(10)
[8]基于AXI总线的DMA控制器的设计与实现[J]. 蒲杰,李贵勇. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2012(02)
[9]强化学习研究综述[J]. 陈学松,杨宜民. 计算机应用研究. 2010(08)
[10]数据挖掘:建模、算法、应用和系统[J]. 梁循. 计算机技术与发展. 2006(01)
博士论文
[1]基于FPGA的卷积神经网络并行结构研究[D]. 陆志坚.哈尔滨工程大学 2013
[2]人工神经网络技术及其应用[D]. 覃光华.四川大学 2003
硕士论文
[1]基于FPGA的卷积神经网络加速器[D]. 余子健.浙江大学 2016
[2]基于FPGA的深度学习加速器设计与实现[D]. 余奇.中国科学技术大学 2016
[3]基于千兆以太网的视频图像存储系统[D]. 郭锋.西安电子科技大学 2009
本文编号：3394190
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3394190.html
