自動駕駛面臨的首個問題就是如何識別道路上的行人、汽車等其他物體，因此需要開發可靠的視覺識別系統集成到汽車的車載系統中，目前深度學習在人工智能領域有著極其廣泛的應用。本項目采用了基于BP+RBM構架的深度學習神經網絡實現車輛自動駕駛過程中的機器視覺識別系統。

      本系統采用硬件為黑金的 ALINX FPGA開發板ZYNQ XC7Z7020開發板。

       Xilinx Zynq-7000系列器件配備雙核 ARM Cortex-A9 處理器以及28nm可編程邏輯資源，其優異的性能功耗比和最大的設計靈活性自推出以來受到工程師們的歡迎，Zynq Z7045屬于該系列最高端的器件，集成高達6.25M的邏輯單元。隨著各種應用對于計算需求和性能的不斷增長，FPGA并行計算特性多帶來的高性能使其在數據中心、深度學習、圖像壓縮與解碼等應用場景應用越來越廣泛。

最后測試結果如下：