I detta dokument presenteras ett FPGA-baserat system för att upptäcka personer från video. Systemet är utformat för att använda JPEG-komprimerade ramar från en nätverkskamera. Till skillnad från tidigare metoder som använder tekniker som bakgrundstraktion och rörelsedetektering, använder vi en maskininlärningsbaserad metod för att träna en exakt detektor. Vi tar itu med de hårdvarudesign utmaningar som ingår i genomförandet av en sådan detektor, tillsammans med JPEG dekompression, på en FPGA. Vi presenterar också en algoritm som effektivt kombinerar JPEG-dekompression med detektionsprocessen. Denna algoritm utför omvänt DCT steg JPEG dekompression endast delvis. Därför är det beräkningsmässigt effektivare och enklare att genomföra, och det tar upp mindre utrymme på chipet än den fullständiga invers DCT algoritm. Systemet demonstreras på en automatiserad videoövervakningsapplikation och prestandan hos både hårdvara och programvaruimplementationer analyseras. Resultaten visar att systemet kan upptäcka människor exakt med en hastighet av ca 2,5 bilder per sekund på en Virtex-II 2V1000 med hjälp av en MicroBlaze-processor som körs på 75 MHz, kommunicera med dedikerad hårdvara via FSL-länkar.
Nair och al. REF införde ett inbäddat system för upptäckt av människor på en FPGA.
An FPGA-Based People Detection System
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}