基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统定制在视频技术飞速发展的当下，4K超高清视频的应用越来越多，但同时也面临着数据量大、传输和存储困难等问题。我们承接的这个FPGA定制项目，目标是打造较早基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统。首先，在算法层面，提出了一种全新的端到端视频编码模型。该模型包括分块压缩、自适应归一化、主变换、超先验变换以及块融合网络等模块。其中，主变换采用经典的全卷积网络和残差块结构，减少了参数量，便于训练；块融合网络有效抑制了分块压缩导致的压缩效应，提升了重建视频图像的质量。通过大量实验测试，在多个数据集上，该模型的压缩效率相较于传统方法提高了30%以上。在硬件实现上，利用FPGA的可重构特性，搭建了超高清采集、神经网络编码压缩以及解码显示等组件构成的系统原型（FPX-NIC）。将经过训练和部署的网络权重集成到可重构的硬件计算单元中，实现了从视频采集到终端显示的端到端视频压缩。在系统特性方面，该系统支持标清到超高清等多种分辨率编码，在720p分辨率下能够实现实时编解码，比较高支持4K超高清全帧内模式编码，为4K超高清视频的高效处理提供了可靠的解决方案。 FPGA 开发的手势识别交互设备，通过手势实现便捷操作。核心板FPGA定制项目学习板
智能安防领域发展迅速，用户对功能的需求不断增加，这就要求FPGA定制项目具备良好的功能拓展与升级能力。以一套智能安防监控系统的FPGA定制项目为例，原系统可能实现了基本的视频监控、运动检测功能。随着市场需求变化，可通过FPGA的可重构特性，对系统进行功能拓展。比如增加人脸识别功能，利用FPGA强大的并行处理能力，对视频图像中的人脸进行检测、特征提取和比对。在实现新功能时，无需对整个硬件系统进行大规模更换，只需在原有FPGA设计基础上，添加相应的逻辑模块和算法实现。同时，为方便后续升级，在硬件设计时预留足够的逻辑资源和接口。当出现新的安防需求，如车辆识别、行为分析等，可利用预留资源进行功能升级。软件方面，设计灵活的软件架构，使其能够方便地与新添加的硬件功能模块进行交互。通过这种方式，智能安防中的FPGA定制项目能够持续满足用户不断变化的需求，延长产品生命周期，提升产品竞争力。 赛灵思FPGA定制项目解决方案铁路信号控制的 FPGA 定制，保障列车运行安全与高效。
UCB-BARFPGA-Zynq项目的定制化拓展应用UCB-BARFPGA-Zynq项目为我们的定制化开发提供了良好的基础。该项目基于Xilinx的ZynqSoC，集成了软件可编程性与硬件并行处理能力。在我们的定制项目中，对其进行了深度拓展应用。在嵌入式系统设计领域，利用ZynqSoC中ARMCortex-A9双核处理器和可编程逻辑（PL）的协同工作能力，对系统的性能和功耗进行优化。例如，在一个工业监控系统中，将数据采集和初步处理的任务交给PL部分，利用其并行处理优势获取数据；而将数据的分析、存储以及与上位机的通信任务交给ARM处理器，通过合理的任务分配，系统的整体响应速度提高了50%，同时功耗降低了30%。在人工智能和机器学习方面，通过在FPGA的PL部分构建的神经网络硬件，加速数据处理速度。以图像识别任务为例，定制的FPGA模块能够在短时间内对大量图像数据进行特征提取和分类，与传统的CPU处理方式相比，处理速度提升了10倍以上，提高了图像识别系统的实时性和准确性，为相关领域的应用提供了强大的硬件支持。
米联客基于安路芯片的工控板卡：米联客与安路深度合作，推出多款基于安路芯片的工控板卡。安路 FPGA 芯片具备高性价比，逻辑单元多、高速串行 I/O 丰富、存储资源与 IP 资源充足。米联客通过优化硬件架构与实时性算法，让这些板卡在高速数据采集、多轴运动控制等工业场景中表现出色。例如 MLK-H1-CK201-PH1A400 开发板 | 核心板，采用凤凰 - PH1A 系列高性能大容量 FPGA，满足对性能有严苛要求的客户；MLK-F201-PH1A90 开发板 | 核心板，则凭借凤凰 - PH1A 系列高性价比 FPGA，为追求低成本高效益的项目提供理想方案，推动工业控制系统的国产化自主创新。环境监测设备的 FPGA 定制，实时采集数据，助力环境保护。
教育科研领域对创新和定制化有着强烈需求，FPGA定制项目在此领域得到了广泛应用与积极探索。在高校的电子信息类教学中，通过开展FPGA定制项目实践，提高学生的实践动手能力和创新思维。例如，设计一个基于FPGA的图像处理实验项目，学生需要从项目需求分析开始，自行设计硬件架构，利用FPGA实现图像采集、增强、识别等功能。在这个过程中，学生不仅能深入理解数字电路、计算机组成原理等知识，还能锻炼团队协作、问题解决以及创新设计能力。在科研方面，科研人员利用FPGA的灵活性和可定制性，开展各种前沿研究。比如在人工智能算法硬件加速研究中，通过定制FPGA架构，将深度学习算法中的卷积、池化等计算密集型操作在FPGA上进行硬件实现，大幅提高算法运行速度，为人工智能领域的研究提供了新的技术手段。通过教育科研领域的FPGA定制项目实践，培养了大量创新型人才，推动了相关领域的技术创新和发展。数控机床控制的 FPGA 定制，提高加工精度与生产效率。山东FPGA定制项目板卡设计
在影像设备中，FPGA 定制能加速图像算法处理，提升诊断效率。核心板FPGA定制项目学习板
在FPGA定制项目里，算法优化与硬件实现之间的平衡是项目成功的关键要素。当开发一个用于大数据分析的FPGA定制系统时，首先要对数据处理算法进行深入研究和优化。例如，对于复杂的机器学习算法，可通过算法简化、并行化改造等方式，提高算法执行效率。但在优化算法的同时，必须充分考虑硬件实现的可行性和成本。过度追求算法的高性能优化，可能导致硬件实现难度大幅增加，需要更多的逻辑资源、更高的功耗以及更复杂的硬件架构。相反，从硬件实现的简便性出发，选用简单但效率较低的算法，又无法满足大数据分析对处理速度和精度的要求。因此，需要在两者之间找到平衡点。一方面，利用FPGA的硬件特性，如并行处理单元、分布式存储等，对优化后的算法进行合理映射，将算法中的并行部分转化为硬件并行执行逻辑；另一方面，根据硬件资源限制，对算法进行适当调整，确保在有限的硬件条件下，实现算法性能与硬件成本、资源消耗的比较好平衡，从而打造出经济的FPGA定制系统。 核心板FPGA定制项目学习板
