ARM_FPGA_AI的博客

本文研究了目标检测算法硬件加速器的设计与优化方法，重点介绍了基于高层次综合（HLS）技术的实现框架。通过分析流式和重叠式两种数据流架构的特点，采用重叠式架构实现YOLOv4-tiny模型，并针对卷积、池化等算子设计可复用PE单元。研究提出了五项关键优化策略：计算精度压缩、流程优化、并行化计算、数据流优化和存储架构重构，以提升加速器性能。采用Vivado HLS工具将C/C++代码转换为RTL设计，通过模块化可复用IP核降低了开发难度，实现了算法高效部署与实时处理需求。

本文探讨了基于Zynq平台的目标检测系统设计。针对深度学习目标检测算法复杂度高的问题，提出采用Zynq异构计算架构，通过软硬件协同实现高效推理。系统采用"自顶向下"设计方法，PS端负责控制流、图像拼接和后处理等复杂逻辑，PL端实现图像采集、预处理和算法加速等计算密集型任务。重点阐述了系统架构、控制流程、PS端模块设计（包括数据流控制、图像拼接优化和后处理算法）以及PL端图像采集显示模块的实现方案。该设计充分发挥了Zynq平台软硬件协同优势，为嵌入式场景下的实时目标检测提供了有效解决方案。

本文介绍了基于GMSL接口的车载视频采集与存储系统的实验平台搭建与测试。系统选用索尼IMX490-GMSL摄像头作为图像传感器，支持最高2896×1876分辨率输出，通过GMSL接口实现视频采集与处理。实验平台包含视频采集转换电路和DM8168嵌入式处理单元，分别负责视频时标叠加、接口转换以及视频压缩存储。测试结果表明，系统各模块工作正常，视频采集、时标叠加、存储及压缩编码等功能均达到设计要求，系统性能稳定可靠。

摘要：随着移动机器人应用场景从室内仓储扩展到户外港口、矿区等复杂环境，传统USB摄像头在传输距离、带宽、延迟等方面已难以满足需求。GMSL摄像头凭借15米长距离传输、6Gbps高带宽、1帧低延迟、多传感器同步等优势，特别是其宽温工作范围（-40℃至85℃）和Fakra接口的强固连接特性，能适应户外恶劣环境，正成为移动机器人视觉系统的首选方案，显著提升了机器人在复杂场景下的感知能力和作业稳定性。

本文介绍了基于Jetson AGX Orin平台的多传感器高精度时间同步解决方案。针对自动驾驶、机器人视觉等应用对多传感器数据融合的严苛同步需求，提出"硬件触发+协议授时"组合策略：通过CS300同步盒实现亚微秒级摄像头硬件同步，并利用PTP协议构建统一时间基准，使系统授时精度优于10微秒。该方案具有场景适配性强、开发便捷、可靠性高等优势，已成功应用于自动驾驶和移动机器人等领域，为高精度多传感器融合提供了可靠的技术支撑。

"瑞龙"系列多功能图像采集卡专为工业视觉和自动驾驶设计，支持16通道输入，兼容多种视频协议，具备微秒级同步精度和边缘计算能力。其PCIe高速传输、智能诊断和宽温适应性（-40°C~+85°C）特性，可满足多目检测、机器人导航等场景需求，显著降低系统复杂度。产品已成功应用于工业自动化、智能交通等领域。

多传感器系统同步面临技术挑战，信迈创新性提出"硬件触发+协议授时"组合策略，基于CS300GPS同步盒打造跨平台高精度解决方案。实验验证显示，在激光雷达与摄像头同步方案中，授时精度达微秒级；多路摄像头跑马灯测试证实图像同步无偏差。方案兼容X86及嵌入式平台，适配Jetson等主流开发板，满足智能制造、自动驾驶等领域对多传感器协同的高精度需求。

Jetson AGX Orin视觉开发套件实现三大升级：硬件采用子母板分体架构，支持8-16通道相机接入，兼容多种解串芯片协议，优化散热与供电设计（最高96W）；同步功能达微秒级精度，支持内外触发模式，适配自动驾驶等高精度场景；驱动框架全面升级，提升开发效率。该套件显著增强了边缘AI设备的视觉感知性能。

GMSL相机正在重塑工业视觉标准。相比传统工业相机，GMSL相机具有显著优势：架构更简洁（仅传感器+串行器），实现μs级超低延迟；单线同轴传输解决复杂布线问题；支持高达6Gbps的无损传输。其核心性能包括120dB高动态范围、卓越的低光成像和30fps高速捕捉能力，在机器人导航、精密制造检测等场景表现突出。源于汽车级的可靠性设计使其适应各种严苛环境，为工业视觉从"看得见"到"看得清"的升级提供了理想解决方案。

【工业双目视觉感知方案摘要】该方案集成高精度深度感知与深度学习算法，具备120dB高动态范围、IP67防护等级及车规级可靠性，支持-40℃~85℃严苛环境运作。核心技术包括双路摄像头立体测距、自适应曝光控制和GMSL2高速传输，提供毫米级测距精度与复杂光照适应能力。配套SDK兼容主流AI平台，适用于自动驾驶、工业检测、农业机器人等场景，实现三维重建、障碍识别及精准导航。方案特点为高分辨率成像、多传感器同步、快速部署及抗干扰设计，有效提升智能制造与自动化设备的视觉感知能力。（149字）

摘要：信迈工业高动态视觉感知方案集成超宽动态成像与深度学习算法，支持复杂光照环境下的目标追踪和场景理解。具备USB即插即用、多平台兼容和工业级防护特性，可适应各类工业场景需求，提供稳定高效的智能视觉解决方案。（149字）

边缘计算设备为满足工业自动化、智能储能等领域需求，需具备强劲算力、稳定连接与高效散热。采用Intel第11代处理器和双通道DDR4内存，支持复杂运算任务；配备6个千兆网口、WiFi6及4G/5G扩展，确保多设备通信；提供丰富接口连接工业设备。优化散热设计保障高温环境稳定运行，宽压电源和宽温宽湿适应能力增强工业场景适用性，可广泛应用于工厂自动化、工业机器人、储能系统等领域。

机器视觉系统通过双机协同方案解决工业检测难题：分布式节点就近处理工位数据（11代CPU+32GB内存+PoE供电），中央网关汇聚数据并连接MES系统（6千兆网口+无线扩展）。方案实现检测速度提升30%、宽温稳定运行（-20℃~60℃）、简化布线（PoE相机供电），支持7×24小时连续生产，有效解决传统系统性能不足、网络拥堵、环境适应性差等痛点，助力智能制造升级。

YOLOv5算法，改进损失函数为SIoU，并融合Ghostnet模块、BiFPN和CA注意力机 制，通过结合Bdd100k数据集和自制数据集并进行模型训练和测试，本文提出的改进 YOLOv5算法的模型大小减少了15.9%，检测精度相较原始YOLOv5模型提升了0.6%， 平均精度达到77%，并且推理速度提升4FPS，在保持模型轻量化的基础上还略微提升 了检测精度和推理速度，验证了改进算法的有效性。并将改进后的YOLOv5s算法模型部署在RK3588开发板，为大型卡车的盲区检测提供 了有效的技术方案。