AI alapú objektum követés Xilinx MPSoC platformon

Tanszéki konzulens: 
A munkatárs fényképe
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
© 2010-2024 BME MIT | Hibajelentés | Használati útmutató