AI alapú objektum követés Xilinx MPSoC platformon
Tanszéki konzulens:
mesteroktató
Szoba: IE336
Tel.:
+36 1 463-2066 Email: szanto (*) mit * bme * hu |
A kiírás adatai
A téma státusza:
Aktív (aktuális, lehet rá jelentkezni)
Kiírás éve:
2024
A kiírás jellege:
önálló labor, szakdolgozat/diplomaterv Az objektum követés számos felhasználási területének köszönhetően az AI alapú algoritmusok egyik legfontosabbika. A számos megoldás közül az egyik legnépszerűbb a DeepSORT, ami mind az objektumok detektálására, mind pedig azok jellezőinek meghatározására neurális hálózatot alkalmaz.
A feladat megvalósítása során a DeepSORT megismerése után fel kell térképezni az algoritmus teljesítmény-kritikus részeit, amelyeket hardver gyorsítók alkalmazásával gyorsítunk, míg a kevésbé kritikus részek az FPGA-ban található processzoros alrendszeren hajtódnak végre. A neurális hálózatok gyorsítására a Xilinx DPU Ip áll rendelkezésre, míg az egyéb funkciók akár HDL, akár HLS segítségével elkészíthetők.
Kapcsolódó tantárgyak:
FPGA alapú rendszerek fejlesztése
Kapcsolódó tantárgyak:
Heterogén SoC rendszerek
Szántó Péter, 2024. január 29. 09:11 | Legutóbb frissítve: 2024. február 15. 17:23