From f0ef66c31bb3b0329e70744ca09b7cf9872ffd0b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: WalkerLau <23637534+WalkerLau@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 24 Aug 2020 16:34:12 +0800
Subject: [PATCH] Add files via upload

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+# 基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC
+原创作品，转载请联系作者并注明出处：<https://github.com/WalkerLau>
+
+源码地址：https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces
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+本项目是第四届集成电路创新创业大赛（ARM杯）的参赛作品，包含了详细的技术文档、软件配置教程以及完整的代码。
+
+## 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](https://github.com/nenadmarkus) 提供的 [Pixel Intensity Comparison-based Object detection](https://github.com/nenadmarkus/pico) ，该算法可以快速检测出人脸的位置与数量。
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+我们的人脸检测系统的特点如下：
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+* **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《[TechSpecification](https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces/blob/master/TechSpecification.md)》。
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+* **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。
+
+<div align="center"><img src="https://raw.githubusercontent.com/WalkerLau/DetectHumanFaces/master/images/show.png"></div> 
+<div align="center"><img src="https://raw.githubusercontent.com/WalkerLau/DetectHumanFaces/master/images/accComp.png"></div>
+
+
+## 硬件及软件平台
+* 硬件：
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+  * 开发板：黑金 ALINX AX7050
+  
+  * FPGA 芯片：Xilinx Spartan7 XC7S50
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+  * 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，都可以在本 Github repo 的《[TechSpecification](https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces/blob/master/TechSpecification.md)》中找到。
+
+文件 `Docs/Keil and Vivado Configurations.pdf` 详细介绍了Keil与Vivado IP的配置。
+
+文件夹 `hardware` 包含了所有硬件代码（Verilog代码）、约束文件和决策树参数文件 `facefinder.coe`（用于初始化Block RAM）；文件夹 `software` 包含了所有软件代码（C代码等）。
+
+比特流文件 `minSOC.bit` 仅可用于 “黑金 ALINX AX7050” 开发板的下板。
+
+## 联系作者
+Xuanzhi LIU (xuanzhi@mail.ustc.edu.cn)
+
+Qiao HU (qhu@mail.ustc.edu.cn)
+
+Zongwu HE (zwhe1@mail.ustc.edu.cn)
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