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本文是基于Xilinx开发的FPGA+ARM结构的ZYNQ芯片,设计的道路环境监测平台,来研究FPGA对图像数据处理的不同环节进行加速,观察FPGA芯片对系统整体的加速效率。本研究采用的第一种加速方法是利用FPGA具有并行处理的优势,实现对图像的快速高效的预处理,处理好的图像通过ARM处理器进行软件流程控制和运行利用机器学习得到的模型进行HAAR特征提取的目标识别。第二种方法是在图像识别进行到目标特征提取时,将需要进行计算的数据交给FPGA芯片处理。