[发明专利]一种基于FPGA的加速自动驾驶视觉感知的方法及装置

权利要求书

1.一种基于FPGA的加速自动驾驶视觉感知的方法，其特征在于，在自动驾驶系统通过摄像头获取周围信息的过程中，通过FPGA实现神经网络的方法来实现图像目标识别加速的作用，将包含有目标信息的数据传输给ECU，由ECU综合各部分信息后做出行车控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的FPGA接收摄像头的图像数据，并对接收的图像数据做格式处理，并通过神经网络进行推理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的并对接收的图像数据做格式处理，包括，

对图像数据做识别和分类处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

步骤1）将已经训练好的用于图像目标识别的神经网络模型通过FPGA的可编程逻辑设计实现，加载到FLASH内；

步骤2）系统启动时，通过FLASH加载程序，FPGA对输入图像处理后输出目标识别的结果；

步骤3）车载摄像头将采集到的视频图像数据直接传输给FPGA，FPGA内部逻辑对视频图像数据做简单的视频格式处理，以满足神经网络的输入要求；

步骤4）FPGA的神经网络模型输出分类结果，传输给ECU，由ECU综合各部分信息后做出行车控制。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤2）中FPGA内部运行的是深度学习的加速模型，对输入图像处理后输出目标识别的结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4）FPGA的神经网络模型输出分类结果，包含视野内的红绿灯、行人、行车的信息。

7.一种基于FPGA的加速自动驾驶视觉感知的装置，其特征在于，包括FPGA、FLASH、ECU、摄像头及外部存储器；

所述的FPGA负责对接收的图像数据做格式处理，并通过神经网络进行推理；

所述的FLASH用于加载神经网络模型；

所述的ECU负责综合各部分信息后做出行车控制。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的摄像头负责采集车辆行驶中的视频图像数据并直接传输给FPGA。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的FPGA内部运行的是深度学习的加速模型。