【摘 要】
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自闭症是一种与神经系统相关的疾病,患者在日常生活中常常存在语言和社交障碍,或者存在连续重复同一动作的现象。患者幼年时得到确诊并接受早期的干预治疗,这样能达更好的治疗效果。但是目前在自闭症教育中存在着有丰富经验的教师匮乏的问题。通过人工智能、计算机视觉、机器人等信息化技术辅助教师对学生的教学状况进行评估,能够有效减轻教师的教学压力。将深度学习算法应用于自闭症教学场景中存在以下几个需求。在课堂教学中,
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自闭症是一种与神经系统相关的疾病,患者在日常生活中常常存在语言和社交障碍,或者存在连续重复同一动作的现象。患者幼年时得到确诊并接受早期的干预治疗,这样能达更好的治疗效果。但是目前在自闭症教育中存在着有丰富经验的教师匮乏的问题。通过人工智能、计算机视觉、机器人等信息化技术辅助教师对学生的教学状况进行评估,能够有效减轻教师的教学压力。将深度学习算法应用于自闭症教学场景中存在以下几个需求。在课堂教学中,教师希望得到对课堂教学视频及时的分析数据,以便随时调整教学计划;在教室之外,家长希望在家庭中对自闭症儿童的干预治疗也能够得到信息化技术的帮助;为了保护学生隐私,课堂视频不应流出教室场景。基于上述需求,本文认为在自闭症教学场景中部署支持深度学习应用的系统是很有必要的,为此设计了一套基于FPGA的卷积神经网络系统,以支持深度学习算法在自闭症教学场景中应用。系统分为三个模块,分别为视频采集模块、卷积神经网络加速器和数据输出模块,其中卷积神经网络加速器的设计与实现是本文的主要工作内容。本文使用了HLS技术,开发了FPGA上的卷积神经网络卷积计算单元和池化计算单元,通过软硬件协同设计的开发模式在Zybo开发板和KCU1500开发板上实现了卷积神经网络加速器。卷积神经网络系统通过应用软件构建卷积神经网络模型,使用FPGA中的卷积计算单元和池化计算单元对卷积神经网络算法进行硬件加速。本文对卷积神经网络系统进行了功能评测,验证了卷积神经网络系统的各个模块能够在自闭症课堂教学场景下正常运行。本文还对卷积神经网络加速器进行了性能评测,通过比较运行相同网络消耗的时间,测得Zybo开发板运行卷积神经网络加速器实现了双核Cortex A9 ARM处理器25倍的性能加速,KCU1500开发板实现了Intel i7-7700处理器8-9倍的性能加速,证明了本文设计实现的卷积神经网络系统能够支持卷积神经网络算法在自闭症教学场景中的应用。
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