Özel dft bloğunun yüksek seviye sentezi ile zynq fpga üzerinde bir çekirdek tabanlı korelasyon filtreleri hızlandırıcısının tasarımı ve uygulaması

Bu çalışma, gömülü ve gerçek zamanlı uygulamalarda nesne takibi performansını artırmayı hedefleyen Kernelized Korelasyon Filtresi (KCF) takip algoritmasının bir donanım-yazılım ortak tasarım uygulamasını ortaya koymaktadır. Bu araştırmanın motivasyonu, gözetleme, otonom araçlar, etkileşimli sistemler, robotik ve otomasyon gibi çeşitli uygulamalarda etkin ve gerçek zamanlı nesne takibi talebinin giderek artmasından kaynaklanmaktadır. Bu uygulamanın temelinde, Zynq heterojen platformuna entegre edilen Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) işlemi için özel bir donanım bileşeninin Yüksek Seviye Sentez (HLS) bulunmaktadır. Yenilik, özellikle Xilinx ZCU102 FPGA'nın Programlanabilir Mantık (PL) tarafında optimize edilmiş, CDFT adı verilen özel bir birleşik DFT ve ters DFT Fikri Mülkiyet (IP) geliştirmesine kadar uzanmaktadır. Eş zamanlı olarak, KCF algoritmasının geri kalanı, özelleştirilmiş bir Petalinux yapısı tarafından desteklenen İşlem Sistemi tarafında çalışmaktadır. Kapsamlı performans değerlendirmesi için, çalışma CDFT IP için bir cihaz sürücüsü ile birlikte bir kullanıcı uygulaması tanıtmaktadır, bu da Merkez Konum Hatası (CLE), Kesişme üzerinden Birleşim (IoU) ve Saniyedeki Kare Sayısı (FPS) gibi kritik metriklerin ölçülmesini sağlar. Bu bütünleşik yaklaşım, önemli performans iyileştirmeleri sağlar ve DFT hızlandırıcı, geleneksel yazılım tabanlı DFT uygulamalarına göre dikkate değer bir 21x hızlandırma gösterir. Algoritmik seviyede, KCF hızlandırıcı minimal hassasiyet kaybıyla 6x hız artışı elde eder ve yüksek doğruluk ve ılımlı hız arasında bir denge sağlar. KCF in tamamen FPGA üzerinde gerçeklendiği önceki uygulamalara kıyasla, bu ortak tasarım yaklaşımı sadece üstün doğruluk sergilemekle kalmaz, aynı zamanda performansını artırmak için daha fazla optimizasyon yolları sunar ve nesne takibinde yeni bir referans noktası belirler.