使用 FPGA+CPU 作为异构计算平台，在硬件语言（VHDL、Verilog）层级，实现自研 RGBD 成像算法，相对 GPU 平台，速度提升约 4 倍，功耗约为 1/10。
神经网络加速技术：使用 FPGA+CPU+GPU的 SOC 计算方案，实现对深度学习框架 Caffe 的本地加速，支持 25fps 的人体检测。
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