Implémentation sur circuit FPGA d’un systéme de classification d'armes

Abstract

Dans le présent travail, nous avons implémenté efficacement un système de classification de cinq types d’armes à base de réseau de neurones convolutif CNN (Convolutional neural networks) sur un circuit de type FPGA (FieldProgrammable Gate Array). Les réseaux CNN sont des modèles très puissants de la technique de l’apprentissage profond (Deep learning : DL) utilisés dans le domaine de la classification et de la détection des objets dans les images et les vidéos. Le système de classification a été conçu en utilisant le logiciel System Generator et implimenté sur un circuit FPGA Vertex-7 de Xilinx en utilisant le logiciel Vivado. Les différentes couches du réseau ont été conçues en utilisant des circuits de calcul parallèle et ensuite des circuits de calcul série pour réduire les ressources FPGA nécessaires à l’implémentation. Le système proposé a prouvé son efficacité et a donné des résultats de classification très satisfaisants.