一种基于GY-Net网络的图像分类系统

本发明公开了一种基于GY‑Net网络的图像分类系统，包括：CMOS相机、ZYNQ处理系统、DDR4存储器、HDMI显示器；是通过硬件电路结合深度学习算法实现不同种类的动物的分类；首先由ZYNQ处理系统承担起初始化任务，激活CMOS相机，促使其源源不断地产出视频数据，与此同时，精准且高效地采集CMOS相机所输出的实时数据；接着，将采集到的视频数据迅速传输至GY‑Net网络，利用GY‑Net网络强大的实时处理能力，对视频数据进行精准分类；最终，把经过GY‑Net网络处理后得到的结果和原始视频数据以实时、直观和清晰的画面显示在HDMI显示器上。本发明能在不同环境下准确获取不同动物的分类结果，从而能以实时高效地显示原始图像和分类结果。