针对基于卷积神经网络的可行驶区域检测方法计算耗时长、实时性差等问题，基于Vitis AI为其设计了一种定制计算系统，并通过采用模型定点化、网络剪枝、硬件定制等优化方法，实现了对可行驶区域检测方法的高效计算。实验结果表明，在Xilinx ZCU102异构计算平台上，可编程逻辑部分的工作频率为200 MHz时，所实现的可行使区域检测系统的识别帧率可达到46 FPS，计算性能可达903 GOPS，能效比为50.45 GOPS/W，可以较好地满足实际系统的需求。
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