Ứng Dụng MobileNetV2 Trên Ultra96-V2 Cho Camera Thông Minh

• Tác giả: Lê Huy Hoàng
• Người hướng dẫn: Tiến Sĩ Nguyễn Hoài Nhân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Ứng Dụng MobileNetV2 Trên Ultra96-V2 Cho Camera Thông Minh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Bố cục báo cáo
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG NGHỆ VÀ CÁC NGHIÊN CỨU
• 2.1. Kiến trúc Field Programmable Gate Array (FPGA)
• 2.2. Kiến trúc tổng quát
• 2.3. Công nghệ SoC (System on Chip)
• 2.4. Định nghĩa hệ thống SoC
• 2.5. Kiến trúc cơ bản của một hệ thống SoC
• 2.6. Zynq UltraScale+ MPSoC
• 2.7. Thuật toán MobileNetV2
• 2.8. Khối MobileNetV2 Convolutional
• 2.9. Kiến trúc tổng thể
• 2.10. Inverted Residual Block
• 2.11. Các nghiên cứu về smart camera
• 2.11.1. Nghiên cứu ngoài nước
• 2.11.2. Nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Ý tưởng thiết kế hệ thống
• 3.2. Mô hình thiết kế tổng quát hệ thống
• 3.3. Tổng hợp IP MobileNetV2
• 3.4. Hiện thực Smart Camera với Petalinux 2019. Thiết kế block design trên công cụ Vivado
• 3.5. Các IP của Xilinx dùng trong thiết kế hệ thống SoC
• 3.5.1. IP Clocking Wizard
• 3.5.2. IP AXI Interconnect
• 3.5.3. IP Processor System Reset
• 3.5.4. IP AXI SmartConnect
• 3.5.5. IP AXI GPIO
• 3.5.6. IP AXI Interrupt Controller
• 3.5.7. IP ZynQ UltraScale + MPSoC
• 3.5.8. IP Block Memory Generator
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 4.1. Kết quả nhận dạng của MobileNet trên board Ultra96V2
• 4.2. Các kết quả thực nghiệm
• 4.3. Đánh giá kết quả độ chính xác
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Khó khăn gặp phải
• 5.3. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN
• MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Giới thiệu về ứng dụng MobileNetV2 trên Ultra96 V2

Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, việc ứng dụng MobileNetV2 trên nền tảng Ultra96-V2 cho camera thông minh đã trở thành một xu hướng nổi bật. Camera thông minh không chỉ đơn thuần là thiết bị ghi hình mà còn tích hợp khả năng xử lý hình ảnh thông minh, giúp nâng cao hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như giám sát an ninh, sản xuất và tự động hóa. Việc sử dụng MobileNetV2 cho phép tối ưu hóa hiệu suất xử lý hình ảnh trên các thiết bị nhúng, đặc biệt là trong môi trường có tài nguyên hạn chế.

1.1. Tầm quan trọng của camera thông minh trong cuộc sống

Camera thông minh ngày càng trở nên phổ biến nhờ vào khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như an ninh, giao thông và y tế. Việc tích hợp AI vào camera giúp nâng cao khả năng tự động hóa và giảm thiểu sai sót trong quá trình giám sát.

1.2. Tổng quan về MobileNetV2 và Ultra96 V2

MobileNetV2 là một trong những kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến, được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên các thiết bị di động và nhúng. Ultra96-V2 là một bo mạch mạnh mẽ, hỗ trợ các ứng dụng IoT và AI, cho phép triển khai các thuật toán phức tạp mà không cần đến phần cứng cồng kềnh.

II. Thách thức trong việc triển khai camera thông minh

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai camera thông minh vẫn gặp phải nhiều thách thức. Đầu tiên là vấn đề về hiệu suất xử lý hình ảnh trong thời gian thực. Các thuật toán nhận diện cần phải hoạt động nhanh chóng và chính xác để đáp ứng yêu cầu của người dùng. Thứ hai, việc tiêu tốn năng lượng cũng là một yếu tố quan trọng, đặc biệt là trong các ứng dụng di động. Cuối cùng, việc tích hợp các công nghệ mới vào hệ thống hiện tại cũng gặp nhiều khó khăn.

2.1. Vấn đề về hiệu suất xử lý hình ảnh

Để đảm bảo hiệu suất cao, các thuật toán như MobileNetV2 cần được tối ưu hóa cho Ultra96-V2. Điều này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về tài nguyên phần cứng và phần mềm.

2.2. Tiêu tốn năng lượng và chi phí

Một trong những thách thức lớn nhất là làm sao để giảm thiểu tiêu tốn năng lượng trong khi vẫn duy trì hiệu suất. Việc lựa chọn các thành phần phần cứng phù hợp có thể giúp giảm chi phí và năng lượng tiêu thụ.

III. Phương pháp triển khai MobileNetV2 trên Ultra96 V2

Để triển khai MobileNetV2 trên Ultra96-V2, cần thực hiện một số bước quan trọng. Đầu tiên, việc thiết kế hệ thống cần được thực hiện một cách cẩn thận, từ việc lựa chọn các thành phần phần cứng cho đến việc lập trình phần mềm. Thứ hai, cần tối ưu hóa mã nguồn để đảm bảo rằng các thuật toán có thể chạy mượt mà trên nền tảng nhúng. Cuối cùng, việc kiểm tra và đánh giá kết quả là rất cần thiết để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động như mong đợi.

3.1. Thiết kế hệ thống và lựa chọn phần cứng

Việc lựa chọn Ultra96-V2 làm nền tảng cho camera thông minh là một quyết định chiến lược. Bo mạch này cung cấp đủ tài nguyên để chạy các thuật toán phức tạp mà không gặp phải vấn đề về hiệu suất.

3.2. Tối ưu hóa mã nguồn cho MobileNetV2

Tối ưu hóa mã nguồn là bước quan trọng để đảm bảo rằng MobileNetV2 có thể hoạt động hiệu quả trên Ultra96-V2. Việc sử dụng các công cụ như Vivado HLS giúp đơn giản hóa quá trình này.

IV. Kết quả thực nghiệm và ứng dụng thực tiễn

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc triển khai MobileNetV2 trên Ultra96-V2 mang lại hiệu suất cao trong việc nhận diện hình ảnh. Các thử nghiệm cho thấy độ chính xác của hệ thống đạt mức cao, cho phép nhận diện các đối tượng trong thời gian thực. Hệ thống cũng cho thấy khả năng hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau, từ đó mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn.

4.1. Đánh giá độ chính xác của hệ thống

Các thử nghiệm cho thấy độ chính xác của hệ thống đạt trên 90%, cho phép nhận diện các đối tượng một cách nhanh chóng và hiệu quả.

4.2. Ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau

Hệ thống có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giám sát an ninh, quản lý giao thông và tự động hóa trong sản xuất, mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp.

V. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Việc ứng dụng MobileNetV2 trên Ultra96-V2 cho camera thông minh đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua để tối ưu hóa hơn nữa hệ thống. Trong tương lai, việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới, cũng như cải tiến phần cứng sẽ là những hướng đi quan trọng để nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng của camera thông minh.

5.1. Những thách thức cần giải quyết

Cần tiếp tục nghiên cứu để giải quyết các vấn đề về hiệu suất và tiêu tốn năng lượng, nhằm nâng cao khả năng hoạt động của hệ thống.

5.2. Hướng phát triển công nghệ camera thông minh

Trong tương lai, camera thông minh sẽ tiếp tục được cải tiến với sự phát triển của công nghệ AI và IoT, mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong đời sống.