紫光同創企業命題

2026集創賽紫光同創企業命題將聚焦智能交通感知系統，充分發揮國產FPGA在實時性與能效方面的優勢，為智能交通邊緣計算節點提供自主可控、高效可靠的感知解決方案。通過“芯片+場景”的深度融合，探索國產高端芯片在關鍵基礎設施領域的創新應用路徑，洞見更安全、更高效、更智能的未來交通圖景！

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MANUS TUTORIAL

題目名稱：基于紫光同創FPGA的智能交通感知系統

賽題內容

隨著城市的迅速發展，城市交通環境也變得更加復雜，行人行為及車牌識別作為智能交通的核心感知技術，在車輛通行管理、交通違章抓拍、ETC閘機、停車場自動化運維等場景中具有不可替代的作用。傳統基于CPU/GPU 的行人和車牌識別方案存在實時性不足、功耗較高、部署靈活性受限等問題，而FPGA+MCU憑借并行計算架構、低延遲、高性價比的優勢，成為嵌入式場景下智能交通感知系統的理想硬件平臺

賽題要求

主要考察FPGA的圖像預處理功能、PCIe傳輸、RK端模型部署優化能力。在RK3568有限的算力和資源限制下如何發揮FPGA的硬件加速能力，做到軟硬件協同處理是重點考察。

1. 硬件架構與數據流劃分

多源視頻接入(FPGA端)：

√ HDMI：FMC轉HDMI子卡實現1080P的HDMI視頻源輸入

√ 攝像頭：40PIN的IO擴展雙目OV5640。

√ 光纖：可以通過另外的fpga板卡采集視頻流通過光纖傳輸。

高速數據通信(FPGA -> RK3568)：

√ 建議使用PCIe 接口進行數據交互。FPGA 將定位并裁剪好的車牌 ROI（感興趣區域）圖像，或處理后的全幀圖像及坐標，通過 PCIe DMA 直接寫入 RK3568 的內存空間，RK3568從內存中取出圖像數據并處理。

2. FPGA 端：圖像預處理與車牌定位

在FPGA 上用純 RTL 實現對應算法

·圖像預處理：

√ 可以實現RGB 轉 HSV，提取藍色和綠色的特征掩膜、邊緣檢測：車牌區域具有豐富的垂直紋理。使用 Sobel 算子提取垂直邊緣。形態學處理：對邊緣圖像進行閉運算。

√ 對于傾斜角度還需要fpga做矯正處理。強光情況下需要做可以實現基于局部自適應的 Gamma 校正，對于夜間增強可以采取直方圖均衡等，高階算法可以考慮使用clahe完成。遠距離時，車牌區域實際分辨率降低，FPGA的識別效果不佳，可以考慮圖像增強、放大車牌區域給到RK。

3. RK3568 端：AI 識別與分類

RK3568 主要負責對 FPGA 摳出的車牌圖像進行語義級別的分析。

模型選擇：

字符識別：推薦使用輕量級的LPRNet 或 CRNN。不需要復雜的目標檢測，直接輸入裁剪好的車牌圖像，輸出中文字符和字母數字。

車牌分類：可以通過一個極小的分類網絡（如MobileNetV2 甚至簡單的幾層 CNN）來實現，或者直接根據 FPGA 端傳入的 HSV 色彩判斷結果進行綜合判定。

低照度:可以RK部署相關模型實現低照度增強

遠距離：該情況下車牌區域的分辨率相當于降低，RK可以針對該情況使用輕量級模型去完成識別。

輸入源連接展示:

數據輸入可以來自攝像頭、光纖、FMC擴展HDMI輸入子卡(后續推出)，光纖數據來自另一塊fpga采集板卡，該采集板同樣可以支持攝像頭輸入(FMC擴展GPIO子卡接攝像頭)、HDMI輸入等；FPGA與RK3568的PCIe連接已經在核心板上,PCB已經完成互連。