基于领航者ZYNQ7020平台的手写数字识别系统：结合OV7725摄像头数据采集与HDMI显示技术优化卷积神经网络识别性能的工程实现,基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程。 ov7725摄像头采集数据，通过HDMI接口显示到显示屏上。 在FPGA端采用Verilog语言完成硬件接口和外围电路的设计，同时添加IP核实现与ARM端交互数据。 ARM端完成卷积神经网络的书写数字的识别。 在此工程的基础上，可以适配到正点原子的其他开发板上，也可以继续在FPGA端加速卷积神经网络。 基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程… ,基于领航者ZYNQ7020的手写数字识别工程；ov7725摄像头采集；HDMI显示；FPGA设计Verilog接口与外围电路；ARM端卷积神经网络识别；工程适配与FPGA加速。,"基于ZYNQ7020的领航者手写数字识别系统：OV7725摄像头数据采集与HDMI显示"

/* //引脚说明: CLK_IN -- 外部晶振4.096MHz输入 RESRT -- FPGA给ADS1281的发出的复位信号,至少拉低2/4.096MHz SYNC -- FPGA控制ADS1281的同步信号 DRDY -- ADS1281给FPGA的数据就绪信号，可由SYNC引脚控制多片ADS1281的DRDY信号同步 DIN-- FPGA给ADS1281发送控制命令 DOUT-- FPGA从ADS1281中读出来最终转换后的数据 SCLK--FPGA通过CLK_IN控制SCLK信号，提供SPI通信的时钟信号，暂定为4.096/8MHz */

开发环境：vivado2020.2及Xilinx系列开发软件 硬件：zynq—7020，ov5640，hdmi显示屏 （此项目为某大佬的开源项目，可以共同学习，本人移植到了zynq7020开发板，其中有个ip在vivado2020.2不能使用，好像是Xilinx给取消掉了，压缩包包含之前版本的license可以自行添加ip的license）

在当前人工智能和深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已成为核心算法之一，尤其在图像识别与处理方面表现出色。YOLO（You Only Look Once）模型是一种先进的实时目标检测系统，能够快速准确地识别图像中的多个对象。然而，传统基于CPU和GPU的实现方式在处理能力、功耗以及延迟等方面存在局限性。为了克服这些挑战，研究者们开始探索基于FPGA（现场可编程门阵列）的解决方案，以期实现高性能、低功耗的CNN加速器。 FPGA是一种可以通过编程重新配置的半导体设备，它通过硬件描述语言来定义硬件逻辑功能，使得FPGA具备了极高的灵活性和效率。在深度学习加速领域，FPGA相较于传统CPU和GPU具有一定的优势，比如更低的功耗和更高的并行处理能力，使得FPGA成为加速深度学习模型的热门选择。 基于zynq7020平台的FPGA实现，提供了一个集成ARM处理器和FPGA逻辑单元的系统级芯片解决方案。zynq7020平台的灵活性使得可以将CNN的算法部分部署在FPGA逻辑上，而控制逻辑则运行在集成的ARM处理器上。这样的设计既可以保证算法的高效执行，又可以利用ARM处理器进行必要的控制和预处理工作。 本研究的目标是实现一个类YOLO的轻量级CNN加速器，并在zynq7020平台上进行了验证。轻量化设计意味着在保证检测准确率的前提下，减少模型的复杂性和计算量，这有利于降低功耗和提高处理速度。在实际应用中，该加速器能够有效执行物品检测和特定识别任务，为实时视频监控、智能交通和机器人视觉等领域提供了强有力的硬件支持。 文档列表中提到的“现场可编程门阵列是一种可重新配置”部分，强调了FPGA能够适应不同应用需求的特性。而“基于实现了类的轻量化的加速器为了方便直接基于”和“基于实现了类的轻量化的加速器为了方便直”等文件名片段，则暗示了本研究是直接针对某个具体的轻量级CNN模型进行实现和优化。 除了基本的CNN模型实现之外，FPGA实现架构还包括了对算法的深度探索，应用案例分析，以及对实现与优化方面的研究。这些文档资料可能详细阐述了如何在FPGA上优化CNN模型，包括并行处理技术、流水线设计、资源分配策略等，这些都是实现高性能加速器的关键技术点。 基于FPGA的轻量级CNN加速器在处理速度和能效方面展现出巨大潜力，尤其在实时处理和功耗受限的应用场景中具有明显优势。随着硬件设计和优化技术的进步，以及深度学习算法的不断演化，我们可以预见FPGA将在人工智能硬件加速领域发挥更加重要的作用。

基于ZYNQ7020的帧差法运动目标检测系统源码+全部数据（高分毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，利用带硬核的ZYNQ平台，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，用帧差法高效地实现了对OV5640采集的运动目标进行检测，并通过HDMI输出到显示器上。 在PL端主要实现视频图像的采集、灰度转换、帧间差分算法的设计，而PS端主要完成了对OV5640摄像头的配置以及和DDR3存储器的读取。采用软硬件协同的方式，通过OV5640进行视频图像的采集，使用VDMA IP核将数据存储到DDR中，在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。该系统能够实时检测出运动目标，并在很大程度上解决了当前运动目标检测跟踪有关的算法在嵌入式平台上运行实时性差、耗费资源大、功耗高的问题。基于该硬核实现的的智能信息处理系统，具有创新性、实用性和具体的应用场景。 基于ZYNQ7020的帧差法运动目标检测系统源码+全部数据（高分毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，利用带硬核的ZYNQ平台，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，用帧差法

ZYNQ 7020驱动程序，SDK驱动库。 项目代码可直接编译运行~

有2个板子的资料。1份为orcad+allegro格式，1份为AD格式

基于zynq7020的通过VDMA读取ov5640摄像头数据并显示的完整工程,本工程在正点原子的例程基础上进行了简化和优化,删除了非必要的模块,并添加了大量中文注释,增强了工程的可读性

1）RS-232通信最远距离15M 2）RS232可做到双向传输，全双工，最高传输速率可以达到20kbps。 3）RS232上传输的数字量采用负逻辑且与地对称 逻辑1： -3V ~ -15V 逻辑0：+3V ~ +15V

本文档详细描述了基于Xilinx Zynq 7020 SOC的自定义IP的实现，并带领大家一步步完成自定义用户逻辑IP与Zynq ARM通过AXI-Lite通讯的实验。教程非常详细包括FPGA部分和SDK软件部分的开发，以及自定义驱动文件的创建和使用等。 ZYNQ芯片的PL部分也就是FPGA部分，定义了一个用户逻辑的IP，实现将两个输入的32bit的数据相加。自定义的用户逻辑IP中设计了4个寄存器，其中3个配置寄存器（可读、可写）和一个状态寄存器（只读）。 ARM处理器通过写配置寄存器slv_reg0和slv_reg1分别写入两个输入数据，用户逻辑做加法运算，计算相加的结果放入slv_reg3寄存器中。slv_reg3寄存器作为自定义IP的状态寄存器使用，不能写，只能读。ARM处理器读取slv_reg3寄存器中的数据，并将结果显示在串口调试工具窗口中。