【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能教学与嵌入式系统，尤其涉及一种基于zynq的卷积神经网络手写数字识别教学系统。该系统通过处理系统(ps)与可编程逻辑(pl)的协同工作，结合定点量化与流水线并行计算结构，实现对手写数字图像的高效识别及教学演示。
技术介绍
1、随着深度学习技术在图像识别领域的广泛应用，卷积神经网络因其出色的特征提取与分类能力，成为手写数字识别等任务的主流方法。然而，传统基于cpu的软件实现虽易于教学与算法验证，但在处理速度方面存在明显瓶颈，不利于实时交互式实验教学。
2、如现有教学平台仅支持ps端运算，无法直观展现硬件加速优势，缺乏教学对比性和可视化反馈。相较之下，fpga平台具备高度并行计算能力与可定制硬件资源，但现有fpga上的cnn教学系统多采用单一运行模式，或仅在可编程逻辑端实现加速，缺乏对比验证与可视化手段，难以直观展示硬件加速对cnn性能的影响。因而，需要一种既支持纯软件验证，又能灵活切换至硬件加速，并通过可视化界面展示性能差异的嵌入式教学系统，以满足人工智能实践与嵌入式实验教学的需求。根据这些需求，提出一种...
【技术保护点】
1.一种基于ZYNQ的卷积神经网络手写数字识别教学系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所有初始化参数，包括摄像头参数配置、数字识别区域以及CNN权重偏置参数在系统上电后完成加载且不可更改，以保证系统运行稳定。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述S1的纯PS模式中，经过处理后的摄像头采集的手写数字图像数据通过AXI4读写驱动控制器从AXI-HP总线通道将图像数据存储进入PS端的DDR3中，再由PS端读取DDR3对应区域数据进行CNN计算处理。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于zynq的卷积神经网络手写数字识别教学系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所有初始化参数，包括摄像头参数配置、数字识别区域以及cnn权重偏置参数在系统上电后完成加载且不可更改，以保证系统运行稳定。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述s1的纯ps模式中，经过处理后的摄像头采集的手写数字图像数据通过axi4读写驱动控制器从axi-hp总线通道将图像数据存储进入ps端的ddr3中，再由ps端读取ddr3对应区域数据进行cnn计算处理。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述s5的ps+pl协同加速模式中，采用编写实现卷积层,激活函数，池化层计算的rtl代...
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