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【賽題解析】2026集創(chuàng)賽紫光同創(chuàng)企業(yè)命題!國(guó)產(chǎn)FPGA定義未來智能交通圖景!

小眼睛科技 ? 2026-03-16 15:52 ? 次閱讀
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紫光同創(chuàng)企業(yè)命題

2026集創(chuàng)賽紫光同創(chuàng)企業(yè)命題將聚焦智能交通感知系統(tǒng),充分發(fā)揮國(guó)產(chǎn)FPGA在實(shí)時(shí)性與能效方面的優(yōu)勢(shì),為智能交通邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)提供自主可控、高效可靠的感知解決方案。通過“芯片+場(chǎng)景”的深度融合,探索國(guó)產(chǎn)高端芯片在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用路徑,洞見更安全、更高效、更智能的未來交通圖景!

賽題發(fā)布|芯途浩瀚,創(chuàng)界無垠!2026集創(chuàng)賽紫光同創(chuàng)杯賽邀您定義硬核未來!芯賽場(chǎng),云力量!小眼睛科技遠(yuǎn)程AI實(shí)驗(yàn)平臺(tái)重磅發(fā)布助力2026集創(chuàng)賽!【參賽必讀】紫光同創(chuàng)初賽能力測(cè)評(píng)操作指南詳解#2026集創(chuàng)賽【重磅福利】2026集創(chuàng)賽紫光同創(chuàng)凡晉級(jí)分賽區(qū)決賽隊(duì)伍贈(zèng)送FPGA開發(fā)板!

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MANUS TUTORIAL


題目名稱:基于紫光同創(chuàng)FPGA的智能交通感知系統(tǒng)

賽題內(nèi)容

隨著城市的迅速發(fā)展,城市交通環(huán)境也變得更加復(fù)雜,行人行為及車牌識(shí)別作為智能交通的核心感知技術(shù),在車輛通行管理、交通違章抓拍、ETC閘機(jī)、停車場(chǎng)自動(dòng)化運(yùn)維等場(chǎng)景中具有不可替代的作用。傳統(tǒng)基于CPU/GPU 的行人和車牌識(shí)別方案存在實(shí)時(shí)性不足、功耗較高、部署靈活性受限等問題,而FPGA+MCU憑借并行計(jì)算架構(gòu)、低延遲、高性價(jià)比的優(yōu)勢(shì),成為嵌入式場(chǎng)景下智能交通感知系統(tǒng)的理想硬件平臺(tái)


賽題要求

主要考察FPGA的圖像預(yù)處理功能、PCIe傳輸、RK端模型部署優(yōu)化能力。在RK3568有限的算力和資源限制下如何發(fā)揮FPGA的硬件加速能力,做到軟硬件協(xié)同處理是重點(diǎn)考察。


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1. 硬件架構(gòu)與數(shù)據(jù)流劃分

多源視頻接入(FPGA端):

HDMI:FMC轉(zhuǎn)HDMI子卡實(shí)現(xiàn)1080P的HDMI視頻源輸入

√ 攝像頭:40PIN的IO擴(kuò)展雙目OV5640。

√ 光纖:可以通過另外的fpga板卡采集視頻流通過光纖傳輸。

高速數(shù)據(jù)通信(FPGA -> RK3568)

√ 建議使用PCIe 接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。FPGA 將定位并裁剪好的車牌 ROI(感興趣區(qū)域)圖像,或處理后的全幀圖像及坐標(biāo),通過 PCIe DMA 直接寫入 RK3568 的內(nèi)存空間,RK3568從內(nèi)存中取出圖像數(shù)據(jù)并處理。

2. FPGA 端:圖像預(yù)處理與車牌定位

在FPGA 上用純 RTL 實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)算法

·圖像預(yù)處理:

√ 可以實(shí)現(xiàn)RGB 轉(zhuǎn) HSV,提取藍(lán)色和綠色的特征掩膜、邊緣檢測(cè):車牌區(qū)域具有豐富的垂直紋理。使用 Sobel 算子提取垂直邊緣。形態(tài)學(xué)處理:對(duì)邊緣圖像進(jìn)行閉運(yùn)算。


√ 對(duì)于傾斜角度還需要fpga做矯正處理。強(qiáng)光情況下需要做可以實(shí)現(xiàn)基于局部自適應(yīng)的 Gamma 校正,對(duì)于夜間增強(qiáng)可以采取直方圖均衡等,高階算法可以考慮使用clahe完成。遠(yuǎn)距離時(shí),車牌區(qū)域?qū)嶋H分辨率降低,F(xiàn)PGA的識(shí)別效果不佳,可以考慮圖像增強(qiáng)、放大車牌區(qū)域給到RK。


3. RK3568 端:AI 識(shí)別與分類

RK3568 主要負(fù)責(zé)對(duì) FPGA 摳出的車牌圖像進(jìn)行語義級(jí)別的分析。


模型選擇

字符識(shí)別:推薦使用輕量級(jí)的LPRNet 或 CRNN。不需要復(fù)雜的目標(biāo)檢測(cè),直接輸入裁剪好的車牌圖像,輸出中文字符和字母數(shù)字。

車牌分類:可以通過一個(gè)極小的分類網(wǎng)絡(luò)(如MobileNetV2 甚至簡(jiǎn)單的幾層 CNN)來實(shí)現(xiàn),或者直接根據(jù) FPGA 端傳入的 HSV 色彩判斷結(jié)果進(jìn)行綜合判定。

低照度:可以RK部署相關(guān)模型實(shí)現(xiàn)低照度增強(qiáng)

遠(yuǎn)距離該情況下車牌區(qū)域的分辨率相當(dāng)于降低,RK可以針對(duì)該情況使用輕量級(jí)模型去完成識(shí)別。


輸入源連接展示:

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數(shù)據(jù)輸入可以來自攝像頭、光纖、FMC擴(kuò)展HDMI輸入子卡(后續(xù)推出),光纖數(shù)據(jù)來自另一塊fpga采集板卡,該采集板同樣可以支持?jǐn)z像頭輸入(FMC擴(kuò)展GPIO子卡接攝像頭)、HDMI輸入等;FPGA與RK3568的PCIe連接已經(jīng)在核心板上,PCB已經(jīng)完成互連。

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