摘要： 本文提出一种基于PYNQ-Z1 的儿童防误锁人脸识别检测预警系统。通过搭建liunx环境，运行 Jupyter Notebook 交互式在线编译器，调用 IPython 内核和 PYNQ 的硬件库，导入 OpenCV 库编写并且编译执行 Python 程序，可实现在线控制 PYNQ-Z2 来获得视频流输入并对视频数据进行传输和处理，从而实现人脸图像的分析与检测。本设计利用了 PYNQ-Z2的可编程系统（PS）和可编程逻辑（PL）的交互式数据传输处理，尽可能的发挥 ARM 和 FPGA 的优势，从而实时的进行人脸检测。
1、概述
车内儿童滞留问题一直是汽车安全领域的重要研究问题之一，目前主要研究工作仍然不能解决滞留车内儿童的安全问题。针对该问题，本文采用人脸识别技术，及时检测出车内滞留儿童，通过报警联动功能，及时解救受困儿童，具有很强的时效性。
近年来，人脸识别在支付、安保、机器人等领域得到了广泛应用，已成为计算机视觉领域的研究热点。 人脸识别需要检测、对齐和识别等步骤。
随着深度学习技术的发展，将深度学习算法应用到人脸识别，有效提高人脸识别检测精度和鲁棒性。
为提高便携性，使用嵌入式终端，
设计实现了一种基于PYNQ-Z1的人脸识别系统，在嵌入式终端实现结合深度学习的人脸识别——实时视频输入、人脸识别、显示结果输出。该系统应用在车内儿童滞留、误锁，防窒息报警灯等应用场景，可精准检测出车内儿童，并发出报警信号，联动显示到家人终端设备中，及时解救受困儿童，在时效性和精准线上具有很大优势。
（1）本项目使用技术新。作出神经网络优化，添加具体功能应用等对项目的实现。通过使用 vivado 配置硬件资源，使用 petalinux 生成镜像，使用 DNNDK 生成 decent 和 dnndc，使用SDK 生成可执行文件，最后在 PYNQ 开发板上运行。
（2）儿童车内预警应用需求大。在乘用车内，儿童在密闭空间滞留时间过长，对儿童的身体和心里会造成很大伤害。预防儿童在误锁车内或长时间滞留，具有很大的应用市场。
（3）PYNQ开发嵌入式软硬件环境方便部署。使用嵌入式人人工智能开发板设计开发本项目，具有实施方便，可集成度高，PYNQ又可以进行定制化，后期与车联网，物联网扩展性高。
2、系统设计与实现
2.1、系统整体结构
系统框架图
功能说明：DPU 应用部署
1. 模型压缩 （主机）
2. 模型编译 （主机）
3. DPU 编程开发 （主机或开发板）
4. 混合编译 （开发板）
5. 运行 （开发板）
将 DPU 的 IP 添加进一个 vivado 工程中，将所需 IP 进行连接，将 block_design 生成 HDL_wrapper,进一步生成 bitstream 并且输出.hdf 文件。
在 petalinux 中生成所需文件及目录。
构建一个应用，将使用 DNNDK 优化的训练模型生成的.elf 文件与.cc 文件共同输入到 SDK 中，添加环境变量到由 petalinux 生成的 sysroot 目录。
以脸部识别的 demo 为例，首先将 face_detection.cc 和 dpu_densebox.elf（由 dnnc 生成）import 到指定的路径。添加后的文件结构如图所示。
经过链接、编译后，最终将 petalinux 生成的 BOOT.BIN、image.ub 和 SDK 生成的 face_detection.elf 复制到 SD 卡中，将 SD卡插入 Ultra96 开发板，便可运行。
系统框架整体介绍
系统资源调度示意图
1. xilin xilinx x 开发软件的操作
1. Vivado
2. SDK
3. PetaLinux
4. Ubantu
2. 底层框架的搭建调试 底层框架的搭建调试
1. vivado IP 调用和参数设置
2. 在 Ubantu 中下载安装 Petalinux,并调试环境
3. 创建 Petalinux 工程,利用服务器编译
3. 熟悉DPU工作模块的功能和流程
1、DEep ComprEssioN Tool (DECENT),深度压缩工具：提供剪枝和定点化运算。
Deep Neural Network Compiler (DNNC), 神经网络编译器：将网络算法编译到 DPU 平台高效运行。运用 DECENT 后的 caffe 网络模型作为输入。
2、Deep Neural Network Assembler (DNNAS), 神经网络集成器：将 DPU 指令流会编程标准的 ELF二进制文件Neural Network Runtime (N2Cube), 神经网络运行，运行时支持环境，神经网络的加载，资源管理，调度。
3、N2Cube 核心组件包括四个部分 : DPU 驱动程序 (Driver)，加载器 (Loader)、性能分析器(Profiler)及编程开发库编程开发库 (Library)。
DPU框架：
Tensorflow/Caffe的使用，具体配置部署教程参见官网和github源码。
2.2、 开发平台
2.3、系统实现与流程
1.1 实验分析与结果
开发板系统配置：
项目整体图示：
实验结果
在 application 开发过程中，我们使用 Xilinx SDK 工具，利用前几步中制作的配置文件，进行 ARM 平台上的应用开发。由于在前一步中制作的.elf 文件在这里调试不成功，最后我们使用了 Xilinx提供的.elf 文件，然后在 SDK 中配置了交叉编译环境，基于 Xilinx 的 face_detection 应用，我们增加了人脸计数和实时性能监测，包括帧率的监测和 CPU 和内存使用率的监测。另外我们尝试了视频的多路显示进行性能对比。
项目功能模块描述：
在 SDK 中编译出程序后，我们在PYNQ平台上进行了测试。测试结果表明，通过 DPU 对深度学习模型进行加速后，其应用能够在 ARM 处理器上流畅运行，我们的测试结果显示：1）在PYNQ上部署一个 DPU 核（B1152-1.3.0），大约占用了 FPGA 上一半的资源，所以在进一步优化的情况下可以考虑部署两个 DPU 核；2）ARM 上的人脸检测的应用大约占用了 90%的 CPU 时间和 20%的内存（总 512MB），在这个情况下能够稳定在 30FPS 左右，画面非常流畅；3）增加一路视频显示会导致帧率下降到 13FPS 左右，出现延迟、跳帧的情况，我们估计这主要是 ARM 的性能瓶颈导致的。
测试训练集输出情况：
1.2 主要创新点
1.3 心得体会
通过本次本赛，从嵌入式软件入门，编写底层驱动和软核，到App开发，收获颇丰。见识到PYNQ的生态，最吸引人的DPU加速。本次DPU人脸检测项目过程，是对心态和力气的双重考验。有时做项目遇到bug，长时间调试未果，心态容易崩溃。但是这次项目实战，也是技术岗位的一种积累。学习了FPGA的优势以及ARM处理器的强大功能，总之是收获满满。
参加嵌入式互联大赛
参与龙芯卓越工程师培训
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