《基于FPGA架构实现的农业机器人视觉导航深度学习模型研究》范文.pdfVIP

百川东到海，何时复西归?少壮不努力，老大徒伤悲。——汉乐府

《基于FPGA架构实现的农业机器人视觉导航深度学习模

型研究》篇一

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在农业机器人视觉

导航领域的应用日益广泛。为了进一步提高农业机器人的智能化

水平和作业效率，本文提出了一种基于FPGA（Field

ProgrammableGateArray）架构实现的农业机器人视觉导航深度

学习模型。该模型能够有效地处理图像数据，实现快速且准确的

导航，对现代农业智能化发展具有重大意义。

二、背景及意义

在传统农业中，机器人技术已经得到了广泛的应用。然而，

在面对复杂的农业环境时，如何实现机器人的高效、精准导航仍

然是一个挑战。随着深度学习技术的发展，利用视觉信息进行导

航已经成为可能。然而，传统的深度学习模型在处理实时图像数

据时，往往存在计算量大、处理速度慢等问题。因此，如何将深

度学习与硬件加速技术相结合，提高农业机器人的视觉导航性能，

成为了一个重要的研究方向。

FPGA作为一种可编程的逻辑电路，具有并行计算、低功耗、

高灵活性等优点，是实现深度学习硬件加速的理想选择。因此，

基于FPGA架构实现的农业机器人视觉导航深度学习模型，能够

百川东到海，何时复西归?少壮不努力，老大徒伤悲。——汉乐府

有效地解决传统深度学习模型在处理实时图像数据时面临的问题，

提高农业机器人的作业效率和智能化水平。

三、模型架构

本文提出的基于FPGA架构的农业机器人视觉导航深度学习

模型，主要包括以下几个部分：

1.图像采集模块：负责实时采集农业环境中的图像数据。

2.预处理模块：对采集的图像数据进行预处理，包括去噪、

增强等操作，以提高后续处理的准确性。

3.特征提取模块：利用深度学习算法从预处理后的图像中提

取特征。

4.导航决策模块：根据提取的特征信息，利用深度学习模型

进行导航决策。

5.FPGA加速模块：利用FPGA的并行计算能力，对深度学

习模型进行硬件加速，提高处理速度。

四、模型实现及优化

在实现过程中，我们首先搭建了深度学习模型的硬件架构，

将模型部署到FPGA上。然后，针对农业机器人视觉导航的需求，

对模型进行了优化。具体包括：

1.模型剪枝：通过剪枝技术降低模型的复杂度，减少计算量。

2.量化技术：采用量化技术降低模型的存储和计算精度要求，

进一步降低计算量。

3.优化算法：针对FPGA的并行计算特点，对深度学习算法

进行优化，提高计算效率。

百川东到海，何时复西归?少壮不努力，老大徒伤悲。——汉乐府

4.实时优化：通过实时调整模型参数和阈值，提高模型的适

应性和准确性。

五、实验结果及分析

为了验证本文提出的基于FPGA架构的农业机器人视觉导航

深度学习模型的有效性，我们进行了实验。实验结果表明：

1.该模型能够有效地从图像中提取特征信息，实现快速且准

确的导航。

2.与传统的深度学习模型相比，该模型在FPGA上实现了硬

件加速，处理速度得到了显著提高。

3.通过模型剪枝和量化技术，该模型的复杂度和计算量得到

了降低，降低了功耗和存储需求。

4.通过实时优化，该模型能够适应不同的农业环境，提高了