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[1]赵 鑫,孟令军,刘威宏.基于Zynq平台的垃圾分类系统实现[J].工业仪表与自动化装置,2022,(05):26-31+96.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.005]
　ZHAO Xin,MENG Lingjun,LIU Weihong.Implementation of waste sorting system based on Zynq platform[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(05):26-31+96.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.005]
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基于Zynq平台的垃圾分类系统实现

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2022年05期
页码:
26-31+96
栏目:
出版日期:
2022-10-15

文章信息/Info

Title:
Implementation of waste sorting system based on Zynq platform
文章编号:
1000-0682（2022）05-0000-00
作者:
赵 鑫; 孟令军; 刘威宏
中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室, 山西 太原 030051
Author(s):
ZHAO Xin;  MENG Lingjun;  LIU Weihong
Key Laboratory of Instrumentation Science and Dynamic Measurement，Ministry of Education, North University of China ,Shanxi Taiyuan 030051, China;
关键词:
MobileNet_v2; Zynq7020; 硬件加速IP核; 垃圾分类; HLS
Keywords:
MobileNet_v2; Zynq7020;  hardware accelerated IP core; garbage sorting; HLS
分类号:
TP391.4
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.05.005
文献标志码:
A
摘要:
为了解决GPU上进行硬件加速所导致的功耗较大、成本偏高的问题，设计了一套可部署在嵌入式设备中的基于轻量级神经网络MobileNet_v2的垃圾分类系统。该系统将加速的MobileNet_v2网络部署在Zynq7020开发板上，利用HLS工具设计MobileNet_v2网络硬件加速IP核，PS端实现对ov5640摄像头采集并显示图像类别。经过实际测试，该系统可以实现每幅图76ms的推理速度，能耗比也比其他平台有了一定的提升，能够较好地满足部署在嵌入式设备的需求。
Abstract:
In order to solve the problems of high power consumption and high cost caused by hardware acceleration on GPU, a lightweight neural network MobileNet_v2 based garbage sorting system that can be deployed in embedded devices is designed. The system deploys the accelerated MobileNet_v2 network on a Zynq7020 development board, uses HLS tools to design the MobileNet_v2 network hardware acceleration IP core, and implements the PS side to the ov5640 camera to capture and display image categories. After actual testing, the system can achieve an inference speed of 76ms per image, and the energy consumption ratio has been improved over other platforms, which can better meet the needs of deployment in embedded devices.

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-06-14

作者简介：
赵鑫（1995），男，山西省长治市人，硕士研究生，研究方向为人工智能、硬件加速。

通信作者：
孟令军（1969），男，博士研究生，副教授，研究方向为集成测量系统与仪器、数字图像处理技术。
更新日期/Last Update: 1900-01-01