基于Zynq的光流法软硬件协同设计与实现

zynq 方案概述：Zynq 方案是一种采用 Xilinx 公司的 Zynq 系列 SoC（片上系统）的嵌入式硬件和软件设计解决方案。

该方案将硬件和软件结合在一个芯片上，既可运行实时的嵌入式应用程序，又可支持高级的硬件加速和可编程逻辑设计。

一、Zynq 架构Zynq 架构是由 ARM 处理器和 FPGA（现场可编程门阵列）组合而成的。

它结合了 ARM 处理器的灵活性和高性能以及 FPGA 的可编程性和并行计算能力。

1. ARM 处理器Zynq SoC 集成了 ARM Cortex-A9 处理器，它是一种高性能、低功耗的处理器，具有多级缓存和 NEON SIMD（单指令多数据流扩展指令集）加速器，可用于处理复杂的控制和实时任务。

2. FPGAZynq SoC 中的 FPGA 部分是 Xilinx 公司的 Artix 或 Kintex FPGA。

它具有灵活的可编程逻辑资源，可根据需求实现不同的硬件功能，如数字信号处理、图像处理和网络加速等。

二、Zynq 方案的应用领域Zynq 方案在各行各业的嵌入式系统设计中有广泛的应用，包括但不限于：1. 通信与网络Zynq 方案广泛应用于通信和网络设备中，例如高性能路由器、光纤通信系统和无线基站。

其高度集成的特性和灵活的可编程性，使得设备可以满足不断变化的通信标准和需求。

2. 工业自动化Zynq 方案在工业自动化领域中发挥着重要作用，包括控制器、工厂自动化、机器视觉和运动控制系统等。

其硬件加速和实时性能使得工业设备能够高效地执行复杂的控制和监控任务。

3. 汽车电子Zynq 方案在汽车电子领域具有广泛的应用，包括车载信息娱乐系统、驾驶员辅助系统和汽车网络。

其高度自定义的硬件加速和嵌入式处理器的结合，能够提供更高的性能和更低的功耗。

4. 医疗设备Zynq 方案在医疗设备中被广泛使用，例如医疗成像、医疗监测和生命支持系统。

其灵活性和可编程性使得设备可以适应不同类型的医疗需求和算法。

硕士学位论文基于ZYNQ的光纤总线扩展模块的设计与实现DESIN AND IMPLEMENTATION OF OPTICAL FIBER BUS EXTENTION MODULE BASED ONZYNQ郝文韬哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213 国际图书分类号：681.5.004密级：公开工学硕士学位论文基于ZYNQ的光纤总线扩展模块的设计与实现硕士研究生：郝文韬导师：王强教授申请学位：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index：TP391.4U.D.C.: 681.5.004Dissertation for the Master’s Degree in EngineeringDESIN AND IMPLEMENTATION OF OPTICAL FIBER BUS EXTENTION MODULE BASED ONZYNQCandidate: Wentao HaoSupervisor: Prof. Qiang WangAcademic Degree Applied for: Master of Engineering Specialty: Control Science and Engineering Affiliation: School of AstronauticsDate of Defence: June, 2018Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要可编程片上系统SOPC在一个硅片上实现整个系统的功能，并且具备软硬件可编程的能力，是一种近年发展起来的嵌入式系统。

ZYNQ芯片是典型的SOPC，芯片上集成双核ARM与FPGA，能够实现ARM上的软件开发与FPGA上的硬件逻辑开发相互协同。

和处理速度有很高的需求。

在设计中使用了两片Micron公司的DDR内存MT41K256M16HA-125-IT:E ，容量达到1G，与ARM核650MHz时钟匹配工作在 525MHz时钟速率。

经过Nucleus实时操作系统的测试，系统运行正常。

为保证继电保护设备数据的可靠性，DDR内存控制器可增加ECC功能，位宽降为16bit，内存容量降为512M。

2.1.2 I/O外设配置Zynq 的I/O引脚采用多路复用外设接口方式，PS侧的MIO共有54路I/O，可用Xilinx 提供的硬件设计工具Vivado把I/O功能灵活定义成MAC、UART、I2C、CAN、SDIO等平台中需要的外设接口，同时配置外设的工作时钟。

图2为继电保护平台在Zynq SoC芯片PS侧的功能模块示意图，其描述了外载荷，提高数据处理的实时性2.2.2 继电保护功能模块设计Zynq充分考虑到在将原来“处理器捷地移植到2.2.2.1 人机接口功能实现由于小型化保护装置采用就地化安装方式风吹日晒、级，无法安装液晶扩展液晶和键盘外设的智能保护装置能是通过安装在主控室或保护小室的就地化保护智能管理单元图1 小型化继电保护平台整体架构示意图图2 PS侧的功能模块示意图来实现装置的界面集中展示、配置管理、备份管理、在线监视和诊断功能，所有数据由就地化保护的网口通过光纤网络上传，抗干扰能力强。

2.2.2.2 常规互感器保护采样功能实现小型化保护的采样方式有两种：常规互感器采样通过电缆直接连接到小型化保护装置；电子式互感器SV和GOOSE共网通过光纤以太网接入小型化保护装置。

在常规互感器采样方式中，小型化保护平台使用两片AD7606共16路采样通道，采集电压、电流等模拟量供保护或测控使用。

AD7606芯片通过串行SPI 和FPGA连接，由FPGA保持采样时序和AD数据正确性，ARM核完成对FPGA采样功能的参数，如每周波采样点数、通道个数、预采样时刻等进行设置，FPGA通过中断方式通知ARM核收取采样数据。

Technology Study技术研究DCW9数字通信世界2020.041 组合导航处理平台惯性导航系统的理论基础是牛顿力学定律—惯性定律，利用惯性敏感元件、基准方向和初值位置确定载体的位置、速度和姿态，为自主式导航系统。

但惯导系统会随着时间累积误差，严重时会影响导航精度，需引入外部数据对惯导系统进行定时校正，采用两种或两种以上的导航设备组合，构建组合导航系统，目前主流的组合方式为卫星导航系统（GNSS ）和惯性导航系统（INS ）相组合[1][2]，组合导航系统中的导航处理平台一般采用FPGA+DSP 的架构实现，缺点是体积大、功耗高。

随着组合导航系统集成化程度的要求越来越高，我们提出一种基于Zynq 处理器构建组合导航处理平台的方案，充分利用平台优势，有效减小系统体积和功耗。

2 总体设计方案组合导航系统平台系统架构如图1所示：图1 组合导航处理平台系统架构图该处理平台由ZYNQ7020，ADC ，DDR3，eMMC ，UART ，网络及422/485等接口组成。

主要完成信号处理（对陀螺信号、加速度计信号、卫导信号等进行处理）、数据采集、导航解算、数据存储、数据传输等功能。

①陀螺仪和加速度计输出为TTL 信号，利用ZYNQ7020的PL 端采集两个TTL 脉冲信号，并进行计数。

②陀螺控制板与ZYNQ7020 PL 端采用UART TTL 通信，用于实现陀螺仪的抖频和稳频控制。

③卫星导航接收机通过RS422差分输入，经电平转换后与PL 端进行通信，用于卫星导航接收机的原始观测量数据和导航信息的采集。

④采用RS422接口输出导航解算结果至外部系统，提升通信可靠性和抗干扰能力。

⑤系统预留网络和RS485等接口，便于系统调试和软件升级。

⑥系统采用大容量的存储（eMMC ）和运行内存（DDR3），PL 和PS 端共享内存，用于数据采集和解算处理。

Zynq7020作为平台核心，是基于Xilinx 所有可编程SOC （APSOC ）架构，由PS 和PL 两大部分组成，两者之间通过AXI接口通信，AXI-HP 和AXI-ACP 协议下，PS 仅能读数据，在AXI-GP 模式下，PS 可以读写数据。

0 引言人类视觉基础是图像信息，随着嵌入式及集成电路技术的飞速发展，视觉图像处理在日常生活与科研领域均得到广泛应用，图像处理技术的快速发展已使其成为图像信息传递的重要手段[1]且在相关领域取得显著成果[2-3]。

边缘是一帧图像中信息最为丰富的区域，如何对采集到的视频图像进行准确、高效的边缘提取成为图像处理领域的一个热点问题。

相较于利用软件实现边缘检测算法，硬件电基于ZYNQ的实时视频边缘检测 系统设计Design of real-time video edge detection system based on ZYNQ苏 恒1，2 关烨锋2 和河向1，31. 佛山科学技术学院物理与光电工程学院，广东 佛山 5280002. 广东顺德工业设计研究院（广东顺德创新设计研究院），广东 佛山 5114473. 佛山科学技术学院物理与光电工程学院粤港澳智能微纳光电技术联合实验室，广东 佛山 528000摘要：随着微型物体的机器视觉检测技术在市场上逐渐普及，传统现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array，FPGA）在实现图像算法时面临处理速度慢和资源消耗高等挑战。

为了克服这些问题，设计了一款基于ZYNQ 平台的实时视频边缘检测系统。

该系统能够对500万像素摄像头捕获的图像数据进行边缘提取，通过高清多媒体接口（high definition multimedia interface，HDMI）显示屏实时显示处理结果。

本系统在确保实时性的前提下，有效降低了资源消耗。

这一新的系统架构为需要实时视频反馈的应用场景提供了一种高效的解决方案。

关键词：ZYNQ 芯片；实时视频；边缘检测；现场可编程逻辑门阵列中图分类号：TP23；TP391.41 文献标识码：A路有着处理速度快、实时性高等优点。

本研究的实验平台以可扩展处理平台ZYNQ 作为主要的开发环境[4]，该平台结合了现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array ，FPGA ）和一个双核ARM Cortex-A9处理器[5-6]。

zynq课程设计课题一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握Zynq系统的相关知识，包括其架构、原理及其在实际应用中的操作方法。

具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解Zynq系统的组成，包括处理器核心、FPGA逻辑和外设接口等；掌握Zynq系统的架构原理，了解其工作流程；理解Zynq系统在嵌入式系统中的应用场景。

2.技能目标：学生能够使用Zynq系统的开发工具，如Vivado和SDK，进行硬件设计和软件开发；能够独立完成Zynq系统的基本配置和调试；能够根据实际需求，设计和实现Zynq系统的应用方案。

3.情感态度价值观目标：培养学生对Zynq系统的兴趣，使其能够积极学习相关知识；培养学生的问题解决能力，使其能够将所学知识应用到实际问题中；培养学生的团队协作意识，使其能够与团队成员有效沟通，共同完成项目任务。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.Zynq系统概述：介绍Zynq系统的背景、发展及其在嵌入式系统中的应用；2.Zynq系统架构：详细讲解Zynq系统的组成，包括处理器核心、FPGA逻辑和外设接口等；3.Zynq系统原理：阐述Zynq系统的工作原理，包括处理器核心的工作模式、FPGA逻辑的配置过程等；4.Zynq系统开发：介绍Zynq系统的开发流程，包括硬件设计和软件开发；5.Zynq系统应用案例：分析Zynq系统在实际应用中的典型案例，使学生能够了解Zynq系统的应用场景。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法，包括：1.讲授法：用于讲解Zynq系统的相关概念、原理和开发方法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解Zynq系统的应用场景；3.实验法：让学生动手实践，操作Zynq系统，提高其实际操作能力；4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养其团队协作能力和问题解决能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统的学习资料；2.参考书：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系；3.多媒体资料：制作精美的PPT课件，生动展示Zynq系统的相关内容；4.实验设备：准备Zynq开发板和相关实验设备，为学生提供实践操作的机会。

专利名称：一种基于Zynq的XMSS算法软硬件协同加速计算系统
专利类型：发明专利
发明人：吴健,贺诗波,史治国,陈积明,张金龙,施云峰
申请号：CN202111614172.4
申请日：20211227
公开号：CN114329639A
公开日：
20220412
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于Zynq的XMSS算法软硬件协同加速计算系统，该系统包括硬件加速模块、软硬件交互接口模块以及软件端控制模块；硬件加速模块包括选择模块以及三个硬件加速算子模块；软硬件交互接口模块包括硬件接口AXI‑Stream模块以及数据搬运工具DMA的配置；软件端控制模块包括三个算子的输入数据帧构建以及数据发送和接收逻辑设计。

本发明基于Zynq‑7000平台，利用ZynqSOC特殊的FPGA+ARM(CPU)的架构以及Zynq内置的高速AXI总线，进行软件端和硬件算子的数据交互，以较低的资源消耗和较快的速度实现XMSS算法。

申请人：浙江大学
地址：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
国籍：CN
代理机构：杭州求是专利事务所有限公司
代理人：刘静
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《基于ZYNQ 7020实现DQN-Hadamard单像素成像的研究》篇一一、引言近年来，随着人工智能技术的不断发展和广泛应用，基于深度学习算法的单像素成像技术受到了广泛关注。

作为一种新型成像技术，单像素成像技术能够有效地提升成像分辨率，提高图像的信噪比，具有重要的研究价值和实际应用意义。

本研究将针对基于ZYNQ 7020实现的DQN-Hadamard单像素成像技术进行深入探讨。

二、ZYNQ 7020平台概述ZYNQ 7020是一款由Xilinx公司开发的FPGA芯片，具有强大的数据处理能力和可编程性。

在图像处理领域，ZYNQ 7020可以提供高效、稳定的计算和数据处理平台。

其灵活的硬件架构和强大的处理能力为DQN-Hadamard单像素成像技术的实现提供了有力支持。

三、DQN-Hadamard单像素成像技术DQN-Hadamard单像素成像技术是一种基于深度学习和Hadamard变换的成像技术。

该技术通过将Hadamard变换与深度学习算法相结合，实现对图像的快速、准确成像。

该技术具有高分辨率、高信噪比等优点，在图像处理领域具有广泛的应用前景。

四、基于ZYNQ 7020的DQN-Hadamard单像素成像实现本部分将详细介绍基于ZYNQ 7020的DQN-Hadamard单像素成像技术的实现过程。

首先，利用ZYNQ 7020的硬件资源进行并行计算优化，以提高数据处理速度。

其次，根据DQN-Hadamard算法的特点，设计合适的硬件架构和软件算法，以实现算法的高效运行。

最后，通过实验验证了该实现方法的有效性和可行性。

五、实验结果与分析本部分将展示基于ZYNQ 7020实现的DQN-Hadamard单像素成像技术的实验结果，并进行分析。

首先，通过对比传统单像素成像技术和DQN-Hadamard单像素成像技术的成像效果，验证了DQN-Hadamard算法的优越性。

其次，通过对实验结果进行量化分析，进一步证明了该技术在分辨率、信噪比等方面的优势。

基于ZYNQ的稠密光流法软硬件协同处理王芝斌;阳文敏;张圆蒲;柴志雷【摘要】光流法是计算机视觉中一个基础性的算法，可广泛应用于运动检测、运动估计、视频分析等领域。

但光流法最大的问题是计算复杂、速度慢，限制了它在实际系统尤其是嵌入式系统中的应用。

利用最新的高层综合（HLS）语言与传统的硬件描述语言相结合，在Xilinx的FPGA异构系统芯片（即ZYNQ）平台上，以软硬件协同的工作方式，设计了基于Horn-Schunck稠密光流法的硬件加速器。

实验证明，对于640×480大小的图片，软硬件协同处理比纯软件处理的计算性能提高了34倍，执行时间从24.40 s降低到0.71 s。

%Techniques of optical flow computation are widely used in many video/image based applications such as motion detection, motion estimation and video analysis etc. However, high-quality optical flow algorithms are computationally intensive. Slow computation limits the applicability of optical flow computation in real-world applications, especially in embedded systems. In this paper, an implementation of Horn-Schunck optical flow algorithm based on Xilinx ZYNQ is presented. The High-LevelSynthesis(HLS)language together with traditional hardware description language is used to describe optical flow accelerator in the software-hardware co-processing mode. Taking resolution 640 × 480 as instance, the result shows that FPGA-accelerated HS outperforms 34x than the pure software vision on ZYNQ. The execution time is decreased from 24.40 s to 0.71 s.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)018【总页数】6页(P44-49)【关键词】光流加速器;ZYNQ;高层综合语言;软硬件协同处理;可编程器件【作者】王芝斌;阳文敏;张圆蒲;柴志雷【作者单位】江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP391光流法在许多视频或图像应用中有广泛的应用前景，比如运动物体检测、运动物体估计、视频压缩等。

zynq out of context per block design -回复什么是Zynq？Zynq是一种基于Xilinx的可编程SoC（System-on-Chip）平台。

它结合了一个ARM处理器（用于运行软件）和一个可编程逻辑部分（用于实现硬件功能），从而为开发人员提供了一种强大且灵活的处理解决方案。

Zynq平台的核心是Xilinx的FPGA（Field Programmable Gate Array）。

FPGA可以在硬件级别上实现各种逻辑和算法，因此它提供了一种比传统的固定功能处理器更灵活和可定制的方式。

与FPGA相比，传统的处理器更适合运行软件，而不是实现硬件功能。

Zynq的架构使得可以在同一个芯片上同时运行软件和实现硬件。

这为开发人员提供了更高的灵活性和性能。

软件可在ARM处理器上运行，同时可编程逻辑部分可以实现硬件加速和并行处理，从而提高系统的整体性能。

为了实现软件和硬件的协同工作，Zynq平台采用了一种称为PS （Processing System）和PL（Programmable Logic）的架构。

PS部分是ARM处理器和其他外设，例如内存控制器和外围接口的集成。

PL部分则由FPGA实现，可以根据应用程序的需求进行重新编程。

Block Design（块设计）是Zynq平台上设计和开发的一种方案。

它允许开发人员使用图形界面工具设计和管理处理系统的硬件部分。

Block Design使用可视化方式表示系统中不同模块的连接和交互方式，提供了一种直观且易于调试和修改的方式。

在Block Design中，可以将模块分为不同的功能块，并使用合适的接口将它们连接在一起。

每个功能块可以是一个处理器核心、一个外围设备或一个定制的硬件加速器模块。

通过连接这些模块，并设置适当的参数，可以构建出一个高度定制化的SoC系统。

Block Design还提供了一种简化系统级接口设计的方法。

开发人员可以在图形界面中定义接口信号的方向、宽度和时序要求。