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FPGA + 機器視覺加速培訓課程

培訓對象：FPGA開發(fā)工程師、視覺算法硬件加速人員、高速視覺系統(tǒng)開發(fā)人員、需要將視覺算法部署到FPGA實現低延遲處理的技術人員。
培訓目標：
1. 掌握FPGA在圖像處理中的應用優(yōu)勢，理解Zynq架構（PS + PL）及開發(fā)流程。
2. 熟練使用Verilog/VHDL實現圖像預處理算法（濾波、邊緣檢測、形態(tài)學），通過AXI總線與PS交互。
3. 掌握Vitis AI工具鏈，能夠將深度學習模型部署到FPGA端，實現實時視頻流推理。
培訓內容介紹：
1. FPGA視覺加速概述：了解FPGA在圖像處理中的并行計算優(yōu)勢，對比CPU/GPU/FPGA的延遲與功耗差異，熟悉典型應用場景。
2. Zynq架構入門：了解Zynq的PS（處理系統(tǒng)）與PL（可編程邏輯）架構，熟悉開發(fā)板資源與開發(fā)工具（Vivado、Vitis）。
3. Verilog圖像預處理基礎：使用Verilog實現像素級圖像處理（灰度轉換、閾值化），理解行緩存與窗口緩存的設計方法。
4. 圖像濾波加速：使用FPGA實現3x3高斯濾波、Sobel邊緣檢測，設計流水線結構，實現每時鐘周期輸出一個像素。
5. 形態(tài)學加速：使用FPGA實現腐蝕、膨脹操作，設計任意結構元素的形態(tài)學處理單元。
6. AXI總線基礎：理解AXI4、AXI4-Lite、AXI4-Stream協(xié)議，設計自定義IP通過AXI-Stream傳輸視頻流。
7. PS-PL交互：在PS端運行Linux或裸機程序，通過AXI總線配置PL端處理參數，讀取處理結果。
8. VDMA與視頻緩存：配置VDMA（視頻直接內存訪問），實現PL與DDR之間的視頻數據傳輸，構建視頻處理管道。
9. 高速接口（MIPI/千兆網）：配置MIPI CSI-2接口接收攝像頭數據，或使用千兆以太網UDP接收圖像數據。
10. Vitis AI簡介：了解Vitis AI工具鏈的組成，量化深度學習模型，編譯生成適用于FPGA的指令流。
11. DPU部署：在PL端例化DPU（深度學習處理單元），通過API調用DPU執(zhí)行YOLO模型推理，實現目標檢測。
12. 綜合項目實戰(zhàn)：完成一個實時視頻流處理系統(tǒng)，包含圖像采集、FPGA預處理、深度學習推理、結果輸出。

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服務特點：
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專家力量：
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