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摘要
针对深度卷积特征目标跟踪算法中特征提取计算量大、速度慢、难以在嵌入式平台上应用的问题,提出了一种基于PYNQ框架的目标跟踪方案,并将其部署在Zynq异构平台。首先设计基于深度卷积特征的目标跟踪算法;根据算法的特点进行软硬件划分,完成片上系统的构建;然后针对深度卷积特征提取的计算过程进行并行优化,导出加速IP核;最后在PYNQ框架中通过Jupyter Notebooks,使用Python语言调用加速IP核作为硬件协处理器,实现底层到顶层的数据交互。实验结果表明,算法在通用数据集OTB-2015、UAV123上取得了良好的跟踪精度;跟踪速度与未集成加速IP核时相比,提升可达30倍。在兼顾跟踪稳健性的情况下,异构跟踪系统执行效率高,可移植性好,具有工程应用价值。
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