基于ZYNQ的卷积神经网络图像加速器系统及实现方法

本发明提供一种基于ZYNQ的卷积神经网络图像加速器系统及实现方法，方法包括：将训练优化完成的卷积神经网络参数存入SD卡，通过ZYNQ的PS端加载参数，在PS端构建整个系统的控制子系统，在PL端构建加速子系统，存储模块分别置于PS端和PL端。摄像头获取图像数据存入存储模块，控制模块控制数据流与加速指令并接收反馈，将数据缓存入加速模块，加速模块根据指令完成计算加速，并将图像检测结果通过HDMI输出至外接屏幕。本发明提高了卷积神经网络的前向推理速度，提高了指令集构建速度、功耗低且具有可扩展性。