توضح هذه المقالة البحثية تنفيذ خوارزمية اكتشاف المشاة في الوقت الحقيقي على أجهزة مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة ميدانيا، وذلك بشكل أساسي لتطبيقات القيادة الذاتية. تجمع الخوارزمية بين مخطط التدرجات الموجهة (HoG) ومصنف آلة متجه الدعم (SVM)، وتظهر النتائج كفاءة من حيث السرعة واستهلاك الطاقة واستخدام الموارد.
يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية
مقالة منهجية
تصميم وتنفيذ إطار عمل لاكتشاف المشاة المعتمد على مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة ميدانيا لتطبيقات القيادة الذاتية
* These authors contributed equally
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
تقدم القيادة الذاتية طريقة واعدة لمواجهة العدد المتزايد من الوفيات الناتجة عن حوادث المرور. تتضمن المركبة الذاتية القيادة العديد من الميزات، لكن القدرة على اكتشاف المشاة أمر بالغ الأهمية وتحدي وذات صلة بمواقف زمنية حقيقية مثل المراقبة، وتتبع الأشخاص، والمراقبة. التعرف بدقة على المشاة صعب لأنهم قد يظهرون بأشكال ووضعيات ووضعيات مختلفة. يمكنهم ارتداء أنواع مختلفة من الملابس وأحيانا يكون مخفيا جزئيا أو يندمج مع الأشياء القريبة. تركز هذه الورقة على الكشف في الوقت الحقيقي عن المشاة للسيارات ذاتية القيادة باستخدام منصة أجهزة شهيرة: مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA)، Ultra 96 v2. تطبق الدراسة طريقة لاكتشاف المشاة تعتمد على مخطط مدرج التدرجات الموجهة (HOG) مع مصنف آلة متجهة دعم (SVM) للتعرف على الأفراد في لوحة FPGA، مستفيدة من أدوات التوليف عالي المستوى (HLS). تم اختبار فعالية النظام على كل من الصور الثابتة والفيديو الحي. تظهر النتائج أن لوحات FPGA المتقدمة مثل Ultra 96 v2 تحسن بشكل كبير مؤشرات الأداء. يعمل النظام بتردد ساعة 150 ميجاهرتز مع استهلاك أقل من نصف الموارد المتاحة واستهلاك حوالي 2.5 واط من الطاقة. كما يبلغ النظام عن دقة اكتشاف المشاة التي تقترب من 95٪ ومقاييس فعالة أخرى لتقييم الكشف، مثل الدقة (78.6٪)، الاستدعاء (88.3٪)، ودرجة F1 (83.1٪). باختصار، يمكن للنظام المطور اكتشاف المشاة في الوقت الحقيقي ولديه القدرة على تحسين بيئة نقل ذكية وآمنة بشكل كبير.
المقدمة
التنمية الحضرية وظهور المدن الذكية هما مواضيع تهم على مستوى العالم. تعمل جميع الدول على تطوير مدنها بحيث يمكن بناؤها بطريقة آمنة ومريحة للسكانالذين يعيشون فيها. لكن في الوضع الحالي، لوحظ أنه مع زيادة عدد السكان وزيادة الازدحام على الطرق، يرتفع معدل الوفيات الناتجة عن حوادث الطرق الناتجة عن إهمال القيادة وضعف الرؤية بشكل مقلق. حل واعد لهذه القضايا هو ظهور المركبات الذاتية القيادة حول العالم، والتي أطلقت ابتكارا 1,2,3,4، ويبذل الباحثون جهودا لتطوير مركبات ذاتية القيادة بالكامل تمكن الركاب من الاسترخاء دون أي قلق.<....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
البروتوكول
يتم توضيح إجراء التنفيذ المستخدم في هذا البحث، المعتمد على اكتشاف المشاة باستخدام HoG + SVM على لوحة FPGA، مستفيدا من فوائد التوليف عالي المستوى، في الشكل 2 أدناه.
الشكل 2: إجراءات التصميم لتنفيذ اكتشاف المشاة على لوحة FPGA. المرحلة 1: خوارزمية اكتشاف المشاة باستخدام HoG+SVM على أداة HLS وتوليد كتلة IP. المرحلة الثانية: خوارزمية اكتشاف المشاة باستخدام HoG+SVM لتنفيذ FPGA ....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
النتائج
تنفيذ اكتشاف المشاة على نظام HLS
يوضح الشكل 4 نتائج المحاكاة على أداة HLS لاكتشاف المشاة باستخدام HoG + SVM. يتم إدخال صورة إدخال مع مشاة كمدخل اختبار للرمز، ويتم عرض المخرج مع المشاة المكتشفين. هناك قسمان في الصورة. الكشف الأول يحتوي على العديد من الصناديق المحيطة بنفس المشاة مرارا وتكرارا، وفي الصورة الثانية، تزال الصناديق المتداخلة ويتم قمعها، لتبقى فقط صناديق الكشف الرئيسية.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المناقشة
تنفذ هذه الدراسة بشكل فعال نظام كشف المشاة في الوقت الحقيقي باستخدام خوارزمية HoG + SVM على أجهزة FPGA متقدمة تعتمد على لوحة تطوير Zynq UltraScale+ MPSoCرقم 24. تشير النتائج إلى أن خوارزمية HoG التقليدية للكشف البشري11 تحقق دقة تقارب 95٪ وتستخدم فقط نصف موارد FPGA المدمجة (LUTs، FFs، BRAM، DSPs)، مما يترك قدرة هائلة على تضمين معالجة أكبر بكثير لأداء بعض المهام المختلفة. عند تحليل نهج التنفيذ بالكامل، يلاحظ وجود خطوات حرجة متداخلة. إحدى الخط.......
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
الإفصاحات
يعلن المؤلفون أنهم لا يواجهون تضارب مصالح.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| Python | Python | الإصدار 3.10 | |
| لوحة Ultra 96 V2 FPGA | Xilinx | تم تقديمه في عام 2018 | منصة تنفيذ الأجهزة المستخدمة لتنفيذ خوارزمية كشف المشاة |
| Vivado | AMD | 2019.2 | أداة برمجة FPGA المستخدمة لبرمجة لوحة Ultra 96 v2 FPGA بخوارزمية كشف المشاة |
| Vivado HLS | AMD | 2019.2 | أداة التركيب على المستوى العالي المستخدمة للبرمجة على المستوى العالي لكود كشف المشاة في الورقة لتصدير الملكية الفكرية (IP) |
المراجع
- Nkuzo, L., Sibiya, M., Markus, E. Computer vision-based applications in modern cars for safety purposes: A systematic literature review. 2023 Conference on Information Communications Technology and Society (ICTAS), Durban, South Africa, , (2023).
- Nidamanuri, J., Nibhanupudi, C., Assfalg, R., Venkataraman, H. A progressive review - Emerging technologies for ADAS driven solutions. IEEE Trans Intell Veh. 7 (2), 326-341 (2021).
- Bathla, G.....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.