Ứng Dụng Thuật Toán Phát Hiện Đối Tượng Trên SoC-FPGA Sử Dụng OpenCL

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Lý do thực hiện đề tài

1.2. Nội dung chính

1.3. Giới hạn đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Boot linux SD Card image trên board DE1-SoC

2.2. Số dấu chấm động (Floating point)

2.2.1. Khái niệm số dấu chấm động

2.2.2. Chuẩn half-precision floating-point ieee-754-2008

2.3. Convolutional Neural Network — Mạng Noron tích chập

2.4. Convolutional Layer — Lớp tích chập

2.5. Pooling Layer — Lớp tổng hợp

2.6. Fully Connected Layer — Lớp kết nối đầy đủ

2.7. Activation function - Các hàm kích hoạt

2.7.1. ReLU

2.7.2. Leaky ReLU

2.8. YOLOv1

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH TÙY BIẾN LINUX CHO BOARD DE1-SOC

3.1. Tổng quan về hệ điều hành tùy biến linux cho board DE1-SoC

3.2. Quy trình xây dựng linux SD Card image cho board DE1-SoC

3.3. Các công cụ cần thiết

3.4. Tạo file Preloader - preloader-mkpimage

3.5. Tạo file u-boot - u-boot

3.6. Xây dựng hệ thống file root (root filesystem)

3.7. Xây dựng OpenCL driver

3.8. Xây dựng file U-Boot Script

3.9. Tạo SD Card image

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ VÀ HIỆN THỰC MÔ HÌNH CUSTOM YOLO TRÊN DE1-SOC SỬ DỤNG OPENCL

4.1. Tổng quan hệ thống

4.2. Lượng hiện thực hệ thống SoC trong nhận diện đối tượng

4.3. Thiết kế mô hình YOLO tùy biến trên HPS portion

4.4. Thiết kế bộ nhân ma trận (General matrix multiply) trên FPGA portion

4.5. Huấn luyện mô hình custom yolo

4.5.1. Chuẩn bị dữ liệu

4.5.2. Huấn luyện mô hình

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. Kết quả training mô hình Custom YOLO

5.2. Kết quả thực nghiệm mô hình

5.3. Kết quả chạy mô hình với ảnh

5.4. Kết quả chạy mô hình với video

5.5. Kết quả và đánh giá

5.6. Kết quả mong đợi

5.7. Đánh giá kết quả

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về Ứng Dụng Thuật Toán Phát Hiện Đối Tượng Trên SoC FPGA

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, việc phát hiện đối tượng là một trong những lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. SoC-FPGA kết hợp với OpenCL mang lại khả năng xử lý mạnh mẽ cho các thuật toán này. Việc áp dụng thuật toán phát hiện đối tượng trên nền tảng này không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý mà còn tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh của việc ứng dụng thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA.

1.1. Lý do thực hiện nghiên cứu về SoC FPGA và OpenCL

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm giải quyết các vấn đề về tốc độ và hiệu suất trong việc phát hiện đối tượng. OpenCL cho phép lập trình viên sử dụng ngôn ngữ C để phát triển ứng dụng trên FPGA, giúp giảm thiểu thời gian phát triển và tối ưu hóa tài nguyên.

1.2. Tổng quan về thuật toán phát hiện đối tượng

Thuật toán phát hiện đối tượng như YOLO (You Only Look Once) đã trở thành tiêu chuẩn trong lĩnh vực học máy trên FPGA. Việc áp dụng các mô hình này trên SoC-FPGA giúp cải thiện đáng kể tốc độ xử lý và độ chính xác.

II. Vấn đề và Thách thức trong Ứng Dụng Thuật Toán Phát Hiện Đối Tượng

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như khả năng xử lý, độ phức tạp trong lập trình và tối ưu hóa tài nguyên là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Khó khăn trong việc lập trình FPGA

Việc lập trình FPGA thường yêu cầu kiến thức sâu về ngôn ngữ mô tả phần cứng, điều này có thể gây khó khăn cho nhiều lập trình viên. Sử dụng OpenCL giúp đơn giản hóa quy trình này, nhưng vẫn cần có sự hiểu biết về kiến trúc FPGA.

2.2. Tối ưu hóa hiệu suất và tài nguyên

Một trong những thách thức lớn nhất là tối ưu hóa thuật toán để sử dụng tài nguyên FPGA một cách hiệu quả. Việc này đòi hỏi sự cân nhắc giữa độ chính xác và tốc độ xử lý, đặc biệt trong các ứng dụng thời gian thực.

III. Phương pháp Thiết kế và Triển khai Thuật Toán Phát Hiện Đối Tượng

Để triển khai thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA, cần có một quy trình rõ ràng từ thiết kế đến thực thi. Việc sử dụng OpenCL cho phép phát triển mô hình một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.1. Thiết kế mô hình YOLO trên SoC FPGA

Mô hình YOLO được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên SoC-FPGA. Việc tối ưu hóa mô hình này giúp cải thiện tốc độ xử lý và độ chính xác trong việc phát hiện đối tượng.

3.2. Quy trình lập trình với OpenCL

Quy trình lập trình với OpenCL bao gồm việc viết mã, biên dịch và tải lên FPGA. Điều này giúp giảm thiểu thời gian phát triển và cho phép lập trình viên tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán.

IV. Ứng dụng Thực tiễn và Kết quả Nghiên cứu

Kết quả từ việc triển khai thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA cho thấy hiệu suất vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các ứng dụng thực tiễn như giám sát an ninh và nhận diện đối tượng trong video đã được thử nghiệm thành công.

4.1. Kết quả thực nghiệm với mô hình YOLO

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình YOLO đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện đối tượng. Tốc độ xử lý đạt từ 3 đến 4 FPS, cho phép ứng dụng trong các hệ thống thời gian thực.

4.2. Ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau

Việc áp dụng thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA không chỉ giới hạn trong lĩnh vực an ninh mà còn mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác như giao thông, y tế và công nghiệp.

V. Kết luận và Hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu về thuật toán phát hiện đối tượng trên SoC-FPGA sử dụng OpenCL đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của các mô hình.

5.1. Hướng phát triển công nghệ mới

Công nghệ mới như học sâu và mạng nơron tích chập sẽ tiếp tục được nghiên cứu và phát triển để cải thiện hiệu suất của thuật toán phát hiện đối tượng.

5.2. Tích hợp với các công nghệ khác

Việc tích hợp FPGA với các công nghệ khác như IoT và điện toán đám mây sẽ tạo ra những ứng dụng mạnh mẽ hơn trong tương lai.