基于NiosⅡ的圖像識別系統(tǒng)設(shè)計的開題報告

基于NiosⅡ的圖像識別系統(tǒng)設(shè)計的開題報告一、選題背景和意義現(xiàn)代科技飛速發(fā)展，智能化的產(chǎn)品越來越多，其中圖像識別技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，包括安防監(jiān)控、人臉識別、自動駕駛等。而NiosⅡ作為一種可編程的處理器芯片，在圖像識別系統(tǒng)設(shè)計中具有重要的應(yīng)用價值。本課題旨在借助NiosⅡ性能優(yōu)越的計算和控制能力，設(shè)計一種基于NiosⅡ的圖像識別系統(tǒng)，實現(xiàn)對一定范圍內(nèi)的目標(biāo)物體進行檢測和識別。該系統(tǒng)具有普適性和實用性，并能為相關(guān)行業(yè)的發(fā)展提供技術(shù)支持。二、主要研究內(nèi)容1.基于FPGA的硬件設(shè)計利用alteraFPGA開發(fā)板進行硬件設(shè)計，包括拍攝模塊、圖像處理模塊、圖像傳輸模塊等。其中圖像處理模塊采用數(shù)字信號處理技術(shù)，處理從攝像頭中采集的圖像，提取目標(biāo)物體的特征。2.基于NiosⅡ的軟件設(shè)計利用NiosⅡ軟件開發(fā)套件進行軟件設(shè)計，包括圖像處理算法的編寫和優(yōu)化、識別模型的建立和訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)等。3.系統(tǒng)集成和測試將硬件模塊和軟件模塊進行集成，并進行系統(tǒng)調(diào)試和測試。三、預(yù)期研究成果1.基于NiosⅡ的圖像識別系統(tǒng)設(shè)計方案，包括硬件模塊和軟件模塊。2.完整的圖像識別系統(tǒng)，能夠檢測并識別目標(biāo)物體，并提供相關(guān)信息輸出。3.實驗數(shù)據(jù)和性能評測報告，對系統(tǒng)進行實驗驗證和性能測試，并提出改進建議。四、研究難點和解決途徑1.圖像處理算法的優(yōu)化。在圖像處理模塊中，需要對攝像頭采集到的圖像進行有效處理。研究者將采用數(shù)字信號處理技術(shù)對圖像進行預(yù)處理、去噪和特征提取等，以提高圖像識別的準(zhǔn)確度。2.系統(tǒng)穩(wěn)定性的保證。在整個系統(tǒng)設(shè)計中，系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性是必須要考慮的問題。因此，研究者將采用合理的程序設(shè)計、硬件設(shè)計和系統(tǒng)測試等措施來保證系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。五、可行性分析本課題通過利用NiosⅡ性能良好的計算能力和靈活的可編程功能，以及德州儀器提供的DSP處理器開發(fā)板，結(jié)合計算機視覺中的相關(guān)技術(shù)，設(shè)計一種具有一定實際應(yīng)用價值的圖像識別系統(tǒng)，有很高的可行性。同時，該系統(tǒng)可以為相關(guān)行業(yè)的發(fā)展提供較好的技術(shù)支持和參考，具有廣泛的應(yīng)用前景和社會價值。六、研究計劃本課題的進展將按照以下計劃執(zhí)行：第一年1.完成系統(tǒng)設(shè)計方案，包括硬件模塊和軟件模塊，并進行相關(guān)技術(shù)分析和預(yù)研測試。2.基于FPGA實現(xiàn)硬件模塊，包括拍攝模塊、圖像處理模塊、圖像傳輸模塊等。第二年1.基于NiosⅡ軟件開發(fā)套件實現(xiàn)軟件模塊，包括圖像處理算法、識別模型建立與訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)等。2.將硬件模塊和軟件模塊進行集成。第三年1.對系統(tǒng)進行測試和性能評測，包括單元測試、系統(tǒng)測試、性能評價等。2.進行實驗數(shù)據(jù)分析和報告撰寫，提出改進建議。七、參考文獻[1]劉中光.計算機視覺基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,2019.[2]王志兵,梅德俊.基于NiosII的高清視頻處理系統(tǒng)設(shè)計[J].計算技術(shù)與自動化,2016(4):18-22.[3]陳洪.基于圖像識別的印刷品檢測系統(tǒng)設(shè)計[D].華南理工大學(xué),2015.[4]USHIJIMAR,HIRANOT.ArtisticImageRecognitionUsingConvolutionalNeuralNetworkandNiosIIProcessor[C]//2020IEEEInternationalSymposiumonConsumerElectronics(ISCE).IEEE,2020:1-2.[5]徐宇.基于NiosII的圖像識別火災(zāi)報警系統(tǒng)設(shè)計[J].電腦知識與技術(shù)：春,2014.[6]Zhang,Y.(2014).Researchonimageencry