[]【HarmonyOS HiSpark AI Camera】基于深度学习的目标检测系统设计

项目名称：基于深度学习的目标检测系统设计

试用计划：尝试在硬件平台实现对Yolo卷积神经网络的加速运算，期望提出的方法能够使目标检测技术更便捷，运用领域更广泛。针对课题的研究一是研究基于开发板低功耗、并行处理、从目标检测算法嵌入式平台的实现的设计要求出发，基于深度学习的目标检测算法特点，采用软硬件协同设计思想进行总体架构设计，使得可编程逻辑部分可进行参数可配置以处理不同参数和结构的网络层，具有一定的通用性和可扩展性；
二是权衡计算延时和精度损失，从目标检测处理速度的要求出发，以检测吞吐量（FPS）为表征速度的核心指标，协同考虑算法准确率等要求设计相应的量化训练方案降低权重的精度损失；
三是构建目标检测系统的硬件架构，从硬件平台计算资源、存储资源和带宽三个限制因素，采用一定的硬件优化技术完成硬件加速器的设计与实现，获得明显的加速效果，使得移植的目标检测算法在该硬件平台上能达到高处理速度、低功耗的设计要求。成果，拟申请一项发明专利和一项软件著作权。