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高位合成を用いた人検出画像処理のFPGA実装に関する一考察

机译:基于高级综合的人体检测图像处理的FPGA实现研究

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摘要

本稿では,HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴とAdaboostを用いた画像処理ベースのリアルタイム人検出システムのFPGA実装について述べる.今回我々はRTLと高位合成系の2つのアプローチで実装を行い,それぞれの資源使用量や生産性などを比較した.RTL実装にはVerilog-HDL,高位合成での実装にはMaxeler Technologies社が提供する高位合成系であるMaxCompilerを利用した.RTLで記述した場合には,モジュール単位のオーバーラップ等の変更をするには大幅なコード変更やタイミングの調整などが必要となり,設計空間探索を伴う最適化が困難である.しかし,高位合成系を用いることでこのような最適化を少ない記述変更量で行えることを確認した.本稿では,より効率的なシステムに向けて高位合成系による設計空間探索法を確立するための第一歩として,RTL実装と高位合成実装についてその合成結果を詳細に比較する.
机译:本文介绍了使用HOG(定向直方图)功能和Adaboost的基于图像处理的实时人体检测系统的FPGA实现。这次,我们实现了两种方法,RTL和高级综合系统,并比较了每种方法的资源使用和生产率。 Verilog-HDL用于RTL实现,Maxeler Technologies提供的高级综合系统Max Compiler用于高级综合。在RTL中进行描述时,需要进行主要代码更改和时序调整才能更改每个模块的重叠,并且涉及设计空间搜索的优化非常困难。然而,已经证实,通过使用高级合成系统,可以以少量的描述改变来执行这种优化。在本文中,作为由高级综合系统建立更高效系统的设计空间搜索方法的第一步,详细比较了RTL实现和高级综合实现的综合结果。

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