本申请涉及一种基于FPGA实现快速聚类目标检测方法、装置、设备及介质，通过利用FPGA中的逻辑资源分别进行了寻找通道内有个有效点、通道间聚类以及通道内聚类三个模块并行化的设计。所述方法步骤包括：在进行寻找通道内有个有效点的同时进行通道内的聚类标记；在进行通道内聚类的同时，通过两个FIFO缓存器对通道内聚类模块输出的行点云数据以及对应的聚类标签进行缓存，直至缓存了两行点云数据，在通道内聚类模块输出第三行点云数据后，对这三行点云数据构建8领域进行标签合并以实现通道间的聚类。在本方法的设计过程中，采用了流水线的处理模式，设计中的三个子模块可以做到并行的处理，在保证算聚类处理准确性的同时有效的提高实时性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像目标检测，特别是涉及一种基于fpga实现快速聚类目标检测方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、近些年，随着激光雷达的快速发展，因其精度高、抗干扰能力强以及其获取的点云图像具有的细节信息丰富，已经将其广泛应用于目标检测领域。通常在使用点云图像进行目标检测的过程中都会进行聚类的处理，来标记点云图像的类别，聚类结果的好坏将直接影响到整体检测的结果。
2、目前，现有的聚类算法通常都会对点云图像进行多次重复的遍历来进行标记和类别的划分，如果使用arm和dsp这种顺序执行的嵌入式平台进行部署实现，在执行过程中也会对点云图像进行多次反复的遍历，这会导致处理过程及其耗时，实时性的需求将会难以满足。
3、fpga(可编程逻辑门阵列)平台，相较arm与dsp可以采用并行处理，如果设计合理可以在进行聚类的过程中，可在一次遍历图像的过程中实现既定的功能，可以极大程度的缩减聚类算法在嵌入式平台上的处理时间。利用fpga平台并行化的特点实现快速聚类的方案是可行的。
技术实现思路
>1、基于此，有必要本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于FPGA实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于FPGA实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，所述点云图像的预设尺寸包括每一帧点云图像的行点云数量以及列点云数量；
3.根据权利要求2所述的基于FPGA实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在采用状态机在每一行的点云数据中找第一个有效点以及其余有效点时，包括：
4.根据权利要求3所述的基于FPGA实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在所述通道内聚类单元中：
5.根据权利要求4所述的基于FPGA实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在所述通...
【技术特征摘要】
1.一种基于fpga实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于fpga实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，所述点云图像的预设尺寸包括每一帧点云图像的行点云数量以及列点云数量；
3.根据权利要求2所述的基于fpga实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在采用状态机在每一行的点云数据中找第一个有效点以及其余有效点时，包括：
4.根据权利要求3所述的基于fpga实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在所述通道内聚类单元中：
5.根据权利要求4所述的基于fpga实现快速聚类目标检测方法，其特征在于，在所述通道间聚类单元，在将每一行点云数据和对应的聚类标签缓存至存储器之前，还将点云数据与对应的聚类标签进行拼接，并将拼接...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻佳成，肖山竹，邓秋群，汤朋文，蒲澍，曾康，
申请(专利权)人：湖南先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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