[发明专利]zynq系统及基于zynq系统的图像目标识别方法

权利要求书

1.一种基于zynq系统的图像目标识别方法，所述zynq系统包括PS模块和PL模块，其特征在于，包括：

所述PL模块接收图像源发送的图像数据；

将所述图像数据打上与所述图像源一一对应的标签，并将打上标签的图像数据保存至存储单元且在之后发送中断信号；

所述PS模块在接收到所述中断信号后调用图像识别线程从所述存储单元中获取图像数据；

通过所述图像识别线程对获取的所述图像数据进行目标识别，并将得到的识别结果及其对应的标签发送至数据中心。

2.如权利要求1所述的基于zynq系统的图像目标识别方法，其特征在于，所述图像源为N个，N为不小于2的整数，则：

所述PL模块接收图像源发送的图像数据，包括：

所述PL模块并行接收图像源发送的图像数据；

所述将所述图像数据打上与所述图像源一一对应的标签，并将打上标签的图像数据保存至存储单元且在之后发送中断信号，包括：

并行将所述图像数据打上与所述图像源一一对应的标签，并将打上标签的图像数据保存至存储单元且在之后发送中断信号；

所述PS模块在接收到所述中断信号后调用图像识别线程从所述存储单元中获取图像数据，包括：

所述PS模块在接收到所述中断信号后调用N个图像识别线程从所述存储单元中获取与各自一一对应的图像数据。

3.如权利要求1所述的基于zynq系统的图像目标识别方法，其特征在于，所述将打上标签的图像数据保存至存储单元之前，还包括：

对所述图像数据进行归一化处理。

4.如权利要求1所述的基于zynq系统的图像目标识别方法，其特征在于，所述将打上标签的图像数据保存至存储单元之前，还包括：

对所述图像数据中的每一帧数据打上数据帧标签。

5.如权利要求1所述的基于zynq系统的图像目标识别方法，其特征在于，所述存储单元为DDR3。

6.如权利要求1至5任一项所述的基于zynq系统的图像目标识别方法，其特征在于，所述通过所述图像识别线程对获取的所述图像数据进行目标识别，包括：

通过所述图像识别线程并利用OpenCV以及深度学习技术识别目标图像；

若识别成功，则所述图像数据对应的图像中包括目标图像；

若识别不成功，所述图像数据对应的图像中不包括目标图像。

7.一种zynq系统，所述zynq系统包括PS模块和PL模块，其特征在于，包括：

所述PL模块，用于接收图像源发送的图像数据；将所述图像数据打上与所述图像源一一对应的标签，并将打上标签的图像数据保存至存储单元且在之后发送中断信号；

所述PS模块，用于在接收到所述中断信号后调用图像识别线程从所述存储单元中获取图像数据；通过所述图像识别线程对获取的所述图像数据进行目标识别，并将得到的识别结果及其对应的标签发送至数据中心。

8.如权利要求7所述的zynq系统，其特征在于，所述图像源为N个，N为不小于2的整数，则：

所述PL模块，具体用于并行接收图像源发送的图像数据；并行将所述图像数据打上与所述图像源一一对应的标签，并将打上标签的图像数据保存至存储单元且在之后发送中断信号；

所述PS模块具体用于在接收到所述中断信号后调用N个图像识别线程从所述存储单元中获取与各自一一对应的图像数据；通过所述图像识别线程对获取的所述图像数据分别进行目标识别，并将得到的各个识别结果及其对应的标签发送至数据中心。

9.如权利要求7所述的zynq系统，其特征在于，所述PL模块还用于在将打上标签的图像数据保存至存储单元之前，对所述图像数据进行归一化处理。

10.如权利要求7至9任一项所述的zynq系统，其特征在于，所述通过所述图像识别线程对获取的所述图像数据进行目标识别，包括：

通过所述图像识别线程并利用OpenCV以及深度学习技术识别目标图像；

若识别成功，则所述图像数据对应的图像中包括目标图像；

若识别不成功，所述图像数据对应的图像中不包括目标图像。