第六届集创赛——紫光同创杯

紫光同创杯

一、杯赛题目:基于紫光同创FPGA平台的物品识别系统

二、参赛组别:A组、B组

三、赛题任务:

物品识别是智能机器的基本功能之一,该功能无论在军事还是民用中都有着广泛的应用场景,比如智能视频监控,无人驾驶,各类身份识别,计算机取证等。

本赛题要求基于紫光同创FPGA芯片的硬件载体,实现对水果的数量、颜色和类别的识别,并通过串口将所识别信息打印出来。

四、设计指标:

1. 水果数量的识别;

2. 水果颜色的识别;

3. 水果类别的识别;

五、附加题或进阶指标:

1. 电路和算法是否有创新性,性能是否有优势。

六、杯赛阶段及提交内容:

1. 技术资源申请和发放

(1) 申请文档

2. 中期汇报

(1) 中期报告;

3. 初赛和企业技术评分:

(1) 技术文档;

(2) 设计数据;

(3) 演示视频

4. 分赛区决赛提交内容

(1) 汇报PPT:项目介绍、关键技术介绍、性能指标

(2) 详细设计方案:系统架构分析、关键技术原理分析及电路指标要求

(3) 仿真验证文件:前后仿结果

5. 总决赛提交内容

(1) 汇报PPT:项目介绍、关键技术介绍、性能指标

(2) 详细设计方案:系统架构分析、关键技术原理分析及电路指标要求

(3) 仿真验证文件:前后仿结果

(4) 原理图,版图及验证文件

七、评分标准(分赛区决赛更新版本):

大项

内容

分值

评分要求

性能指标A

60分)

系统可以运行

20

系统各模块完善,可以运行。

数量识别正常

8

能准确识别10个以下水果的数量。

颜色识别正常

8

能准确识别水果的颜色。

类别识别正常

24

能准确识别指定水果类别,分别为苹果,香蕉,葡萄,火龙果,梨子,芒果,猕猴桃,橙子八种。以及两种随机的水果类别识别,两种水果种类目前不公布(24分)

优化指标

20分)

资源与速度

10

代码分割好,同等速度的情况下逻辑资源少。(5分)

识别速度快B;(5分)

系统架构

10

系统架构合理,功能模块层次清晰,接口简单;(4分)

时序约束完全且时序收敛;(6分)

文档与现场表现

20分)

现场答辩和演示

10

答辩和问答表现;(5分)

现场演示效果;(5分)

文档质量C

10

汇报PPT重点突出、条理清晰;(5分)

方案原理分析合理、逻辑清晰;(5分)

附加题

20分)

创新性与算法性能

20

电路和算法是否有创新性;(10分)

采用的算法相对于其他算法是否有明显的优势;(10分)

A.性能指标评分补充说明

系统可以正常运行是指工程完整,可以编译通过,当摄像头出现水果时自动输出识别信息。其中工程完整,可以编译通过占10分。能自动输出识别信息占10分。

决赛时每个队伍的系统进行8次的识别测试。 系统每次识别测试需要输出的信息为: XX个XX颜色的XX,其中xx依次是个数,颜色与水果种类。其中个数识别正确计1分,颜色识别正确计1分,水果种类识别正确计3分。每次总分5分,8次共40分。

8次识别中有5次是单种水果的识别,2次是2种水果混合的识别,1次是3种水果混合的识别。混合的水果识别时,需要各种水果的个数、颜色或者类别识别正确,才获取该项的分数。例如,1个苹果跟1个橙子测试时,若系统输出信息为:2个红色的苹果+1个橙色的橙子,则视为个数识别错误,颜色与类别识别正常,该次识别测试获4分。

B.识别速度补充说明

识别速度项分值为5分,以3秒为一个单位,每增加3s时间分值减1分。即3秒类输出结果,计5分,3到6秒输出计4分,依此类推。从相机拍到水果开始计时,结果输出后结束计时。

C.文档质量补充说明

计分考量占比如下:

1. 文档完整,各章节划分清晰,语言表达清楚易懂,图文并茂。(20%)

2. 对整个系统的功能,背景以及应用场景有简介。(10%)

3. 有整个系统的框图,系统模块划分合理,并对框图中各个某块的功能有详细介绍,框图理论上可以实现水果识别功能。(30%)

4. 对系统的算法原理有详细介绍,并在系统框图中有体现(如果采用软核实现,需要比较详细的算法流程图)。(20%)

5. 对各个子模块的接口列表以及接口时序有详细介绍。(20%)


分赛区决赛对流程及模型要求进行了详细补充说明,请及时查阅(重要),点此跳转

八、参赛资源说明

1. 根据报名作品文档及创新点企业借用PGL22G开发板(需自备ALINX摄像头模块),未获得企业借用平台不代表失去参赛资格,参赛队伍也可自备基于紫光同创FPGA芯片(逻辑资源22K以上)的其他开发板平台,具体申请方案见紫光同创杯钉钉群(31281997),请在3月20日23:59前提交借用申请;

2. 申请开发板的团队保证赛事结束后完整归还;

九、参考资料:

[1] 范志铭, 苏成悦, 郑俊波,等. FPGA图像识别与目标跟踪系统[J]. 微型机与应用, 2014, 33(18)3.

[2] 周阳. 基于FPGA的嵌入式人脸识别系统设计[D]. 重庆大学.

[3] 胡胜, 杨雷, 宋跃,等. 基于ARM & FPGA的CCD图像识别装置[J]. 仪表技术与传感器, 2012(1):54-56.

[4] 周立波. 基于FPGA的高速图像号码识别系统研究与实现[D]. 湖南大学, 2011.

[5] Ye M ,   Zhou W H ,   Gu W K . FPGA based real-time image filtering and edge detection[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2007.

其他注意事项:

1. 参赛所选用的FPGA开发平台限定于企业制定的开发板。

2. 杯赛企业与参赛团队共同拥有作品的所有权。

3.参赛项目可以参考现有公开发表的文献和论文内容,但应当在技术论文和答辩PPT中注明来源,且不能将参考的内容作为自己作品的创新部分。


(请参赛团队务必添加所报名杯赛的答疑群中,以便及时获取杯赛最新通知及进展,群号码及入群方式:点击查看