用HLS技术与BP神经网络实现的手语识别系统
提出一种通过HLS(High Level Synthesis,高层次综合)技术快速将BP神经网络硬件化的方法,并结合曲度传感器和惯性测量单元设计了一套识别率较高的手语识别系统.利用HLS技术将用于识别的BP神经网络实现于Xilinx Zynq全可编程SoC的PL(可编程逻辑)端,并在资源和时序上做出优化.实验结果表明,使用HLS技术设计的手语识别系统能够在更高的抽象层面完成算法设计和实现,在FPGA中可以高效地实现BP神经网络,相较于传统的RTL设计而言,设计周期大大缩短,系统对10种手语的识别情况达到了理论准确率的水平.
BP神经网络、手语识别、Zynq、Xilinx FPGA、Vivado HLS
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TN402(微电子学、集成电路（IC）)
2019-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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