本次推荐中科大的三位大佬2020年集创赛arm杯的作品！赛题要求实现"基于 Arm 处理器核的智能化 SoC 设计",该作品成功晋级决赛，并获得国奖,下面是他们的作品介绍！
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整理人：郭丹
项目描述
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
我们采用的算法是 Nenad Markus 提供的 Pixel Intensity Comparison-based Object detection ，该算法可以快速检测出人脸的位置与数量。
我们的人脸检测系统的特点如下：
- 速度快：我们为SOC设计了运算加速器，最终实现了18帧/秒的检测速度。关于加速器的详细介绍请看《【技术文档】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（参考公众号下一篇文章）》。
- 节省硬件资源：采用低成本的Cortex-M3处理器及FPGA实现。
实现效果
经过Cortex-M3及硬件加速器的运算后，我们的人脸检测系统可以实现18帧/秒的检测能力。
硬件及软件平台
- 硬件：
- 开发板：黑金 ALINX AX7050
- FPGA 芯片：Xilinx Spartan7 XC7S50
- 摄像头：OmniVision(豪威) OV5640
- 软件：
- Keil MDK v5.29
- vivado 2019.2
系统的技术细节
关于本人脸检测系统的具体技术细节，如系统架构、检测算法、加速器的设计等，都可以在《【技术文档】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（参考公众号下一篇文章）》中找到。
项目地址：
原作者项目地址链接（GitHub）：
https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces
或访问国内备份仓库（速度较快）：
https://gitee.com/gongwenhong/DetectHumanFaces
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转载声明：
原文出处 https://github.com/WalkerLau
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