典型文献
基于Xilinx KV260和卷积神经网络的自动驾驶小车
文献摘要：
基于现场可编程门阵列的片上系统在边缘端人工智能应用中具有独特的优势.其神经网络推理加速由软核实现,可随着人工智能技术的发展更新硬件加速器而不用更换芯片方案,同时,FPGA侧也可针对具体应用定制其他专用的硬件加速核.本文使用Xilinx KV260开发板和Vitis AI工具链,在FPGA的SoC上实现硬件加速神经网络推理的基于示教学习的自动驾驶小车系统.
文献关键词：
边缘人工智能;现场可编程门阵列;Xilinx KV260
中图分类号：
作者姓名：
郭传鈜;王延葵;毕盛;董敏
作者机构：
华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510006
文献出处：
引用格式：
[1]郭传鈜;王延葵;毕盛;董敏-.基于Xilinx KV260和卷积神经网络的自动驾驶小车)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(10):3-6
A类：
KV260
B类：
Xilinx,自动驾驶,现场可编程门阵列,片上系统,边缘端,人工智能应用,推理加速,软核,核实,可随,硬件加速器,不用,FPGA,开发板,Vitis,工具链,SoC,示教学习,小车系统,边缘人工智能
AB值：
0.344351
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