Tối Ưu Streaming Cho Bộ Tăng Tốc AI Tích Hợp Trên FPGA Ultra96-V2

• Tác giả: Võ Phúc Vinh Khang
• Người hướng dẫn: Tiến Sĩ Nguyễn Minh Sơn
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Tối Ưu Hóa Streaming Cho AI Trên FPGA Ultra96-V2 Cho Camera Thông Minh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Một số nghiên cứu liên quan
• 1.2.1. Nghiên cứu ngoài nước
• 1.2.2. Nghiên cứu trong nước
• 1.3. Mục tiêu đề tài
• 1.4. Giới hạn đề tài
• 1.5. Kết quả mong muốn
• 1.6. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Field Programmable Gate Array (FPGA)
• 2.2. Kiến trúc tổng quát
• 2.3. Hệ thống nhúng
• 2.3.1. Phần mềm của một hệ thống nhúng
• 2.3.2. Phần cứng của một hệ thống nhúng
• 2.3.3. Đặc điểm của một hệ thống nhúng
• 2.4. Hệ thống SoC (System on Chip)
• 2.4.1. Định nghĩa hệ thống SoC
• 2.4.2. Cấu trúc phần cứng của một SoC
• 2.5. Thuật toán YOLOv2
• 2.5.1. High resolution classifier
• 2.5.2. Kiến trúc Anchor Box
• 2.5.3. Direction location prediction
• 2.5.4. Fine-grained feature
• 2.5.5. Multi-scale training
• 2.5.6. Light-weight backbone
• 2.6. Các công cụ xử lý audio, video của FFmpeg
• 2.7. Các gói thư viện của FFmpeg
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Ý tưởng thiết kế hệ thống
• 3.2. Thiết kế tổng quát của hệ thống
• 3.3. Hệ thống SoC tích hợp IP YOLOv2_FPGA trên Vivado 2019
• 3.4. Cải tiến tốc độ của khối YOLOv2 và hệ thống SoC Smart Camera
• 3.5. Xây dựng luồng streaming cho Smart Camera
• 3.5.1. Streaming phạm vi Internet với camera hình ảnh thường
• 3.5.2. Streaming phạm vi Internet với camera hình ảnh xử lý YOLOv2
• 3.6. Xây dựng chương trình thực thi bằng công cụ Vitis 2019
• 3.7. Sử dụng ZoneMinder để theo dõi camera
• 4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC, THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 4.1. Zynq UltraScale+ MPSoC
• 4.2. Kịch bản thực nghiệm và phương pháp đánh giá
• 4.2.1. Kịch bản thực nghiệm
• 4.2.2. Phương pháp đánh giá
• 4.3. Trình quản lý và theo dõi Camera
• 4.4. Kết quả thực nghiệm
• 4.4.1. Kết quả nhận diện
• 4.4.2. Kết quả thực nghiệm khi streaming phạm vi Internet
• 4.4.3. Kết quả kiểm tra tính ổn định khi stream liên tục
• 4.4.4. Kết quả thực nghiệm stream song song 2 camera trên board
• 4.4.5. Kết quả thực nghiệm kết nối Ethernet
• 4.5. Đánh giá hệ thống
• 4.6. Khoảng cách kết nối
• 4.7. Đóng gói sản phẩm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Hướng phát triển của đề tài
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Tối Ưu Hóa Streaming Cho AI Trên FPGA Ultra96 V2

Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, việc tối ưu hóa streaming cho AI trên FPGA Ultra96-V2 cho camera thông minh trở thành một chủ đề nóng. FPGA (Field Programmable Gate Array) cho phép tích hợp các thuật toán AI vào trong hệ thống nhúng, mang lại hiệu suất cao và độ trễ thấp. Đề tài này không chỉ giúp cải thiện tốc độ truyền tải hình ảnh mà còn nâng cao khả năng nhận diện đối tượng trong thời gian thực.

1.1. Tại sao chọn FPGA Ultra96 V2 cho AI

FPGA Ultra96-V2 là một nền tảng mạnh mẽ cho việc phát triển các ứng dụng AI nhờ vào khả năng tùy biến và hiệu suất cao. Việc sử dụng FPGA giúp giảm thiểu độ trễ trong quá trình xử lý hình ảnh, điều này rất quan trọng cho các ứng dụng camera thông minh.

1.2. Lợi ích của camera thông minh trong cuộc sống

Camera thông minh không chỉ giúp giám sát an ninh mà còn có thể phân tích và nhận diện đối tượng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng. Việc tích hợp AI vào camera thông minh giúp nâng cao khả năng tự động hóa và hiệu quả trong công việc.

II. Thách thức trong Tối Ưu Hóa Streaming Video cho AI

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc tối ưu hóa streaming video cho AI trên FPGA Ultra96-V2 cũng gặp phải nhiều thách thức. Độ trễ trong quá trình truyền tải hình ảnh và khả năng xử lý đồng thời nhiều luồng video là những vấn đề cần được giải quyết. Ngoài ra, việc đảm bảo chất lượng hình ảnh trong khi giảm thiểu băng thông cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ trễ và băng thông trong streaming

Độ trễ là một yếu tố quan trọng trong các ứng dụng thời gian thực. Việc tối ưu hóa băng thông giúp giảm thiểu độ trễ, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng khi sử dụng camera thông minh.

2.2. Khó khăn trong xử lý đồng thời nhiều luồng video

Xử lý nhiều luồng video đồng thời đòi hỏi hệ thống phải có khả năng tính toán mạnh mẽ. Việc tối ưu hóa thuật toán và phần cứng là cần thiết để đảm bảo hiệu suất cao trong các tình huống thực tế.

III. Phương pháp Tối Ưu Hóa Streaming Video cho AI

Để giải quyết các thách thức trên, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa và công nghệ mới như FFmpeg và OpenCV giúp cải thiện tốc độ và chất lượng streaming. Ngoài ra, việc áp dụng giao thức RTSP cũng giúp giảm thiểu độ trễ trong quá trình truyền tải hình ảnh.

3.1. Sử dụng FFmpeg để tối ưu hóa video

FFmpeg là một công cụ mạnh mẽ cho việc xử lý video, cho phép nén và tối ưu hóa chất lượng hình ảnh trong quá trình streaming. Việc sử dụng FFmpeg giúp giảm thiểu băng thông mà vẫn đảm bảo chất lượng video.

3.2. Tích hợp OpenCV cho nhận diện đối tượng

OpenCV cung cấp nhiều thuật toán mạnh mẽ cho việc xử lý hình ảnh và nhận diện đối tượng. Việc tích hợp OpenCV vào hệ thống giúp nâng cao khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh trong thời gian thực.

IV. Ứng dụng thực tiễn và Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa streaming cho AI trên FPGA Ultra96-V2 mang lại nhiều kết quả tích cực. Hệ thống có thể xử lý hình ảnh với độ phân giải cao và độ trễ thấp, đáp ứng được yêu cầu của các ứng dụng thực tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng nhận diện đối tượng đạt hiệu suất cao, từ đó mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

4.1. Kết quả thực nghiệm với camera thông minh

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể nhận diện đối tượng với độ chính xác cao, đồng thời duy trì tốc độ streaming ổn định. Điều này chứng tỏ rằng việc tối ưu hóa streaming là khả thi và hiệu quả.

4.2. Ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau

Hệ thống camera thông minh có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như an ninh, giám sát giao thông, và quản lý tài sản. Việc tối ưu hóa streaming giúp mở rộng khả năng ứng dụng của camera thông minh trong thực tế.

V. Kết luận và Hướng phát triển tương lai

Tối ưu hóa streaming cho AI trên FPGA Ultra96-V2 cho camera thông minh là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các công nghệ mới có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống. Trong tương lai, việc phát triển thêm các thuật toán và công nghệ mới sẽ giúp nâng cao khả năng của camera thông minh, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.

5.1. Tương lai của camera thông minh

Camera thông minh sẽ tiếp tục phát triển với sự tích hợp của AI và các công nghệ mới. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện hơn nữa độ chính xác và tốc độ của hệ thống, cũng như khám phá các ứng dụng mới cho camera thông minh trong các lĩnh vực khác nhau.