基于FPGA的人体行为识别系统的设计

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摘要为实现边缘端人体行为识别需满足低功耗、低延时的目标，本文设计了一种以卷积神经网络（CNN）为基础、基于可穿戴传感器的快速识别系统.首先通过传感器采集数据，制作人体行为识别数据集，在PC端预训练基于CNN的行为识别模型，在测试集达到93.61%的准确率.然后，通过数据定点化、卷积核复用、并行处理数（剩余14869字）

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