15-02　lisa-cropped FPGAにプログラミング ●重み係数、バイアス、カメラエミュレータ、推論パターンのHDLコピー 　GTSRB（道路標識認識）を lisa-cropped（信号機認識）に変更してFPGAにプログラムします。 　まず、ここで作成したQuartusプロジェクトのフォルダを開き、このアーカイブ内のHDLと置き換えます（図15‐20）。 図15‐20　lisa-cropped用に自動生成したHDLをコピー ●HDLを置き換えて論理合成 　Quartus Primeからプロジェクトを開きます。図15‐21のようにHDLが置き換わっているか確認するとよいでしょう（＊１）。確認後、Start Compilationボタンをクリック。 （＊１）conv_layer6.vhdのBIAS_XXを確認。最終層のバイアスはGTSRBでは43個あったが、lisa-croppedでは7個になっている（BIAS_07以降は０） 図15‐21　conv_layerX.vhdはバイアスだけが変わっていくる ●そのままでは閾値が低すぎる 　エラーなくコンパイルが終了したら、ここに倣ってProgrammer→NiosII SBTと進みます。 　一通り手順を終えると、図15‐22のように推論ラベルパターンだらけになっているかもしれません。GTSRBと違ってlisa-croppedはクラスが7種と少ないせいか、判定の閾値を高く設定する必要があるようです。 図15‐22　推論ラベルパターンで埋め尽くされている ●マイコンのCソースでしきい値を高くする 　閾値（THRESH）はNiosIIマイコンで設定します。NiosII SBTを開いて、Cソースを図15‐23のように変更します（＊２、３）。 （＊２）Quartusの方で何か変更があった場合は以下を試してRunするとよい。 ●app01を右クリックし、Nios II -> BSP Editor でGenerateをクリック、その後Build Project （＊３）誤認識が多い（信号機がないのにGO等と出てくる）場合はTHRESHを高くする。HDLではなくCソース（マイコン）で設定すると論理合成の必要がないので素早く変更できる 図15‐23　0x32(50) -> 0xC0(192) と4倍近く大きくする ●夜の方が認識性能が良い（昼間は今一つ） 　しきい値を高くすることにより推論パターンの出現頻度が減ります。図15‐23は緑・黄・赤のLEDを光らせてCMOSカメラを向けたようすです。部屋の照明を暗くするとよく認識されます（＊４）。 （＊４）lisa-croppedの画像データを見ると信号の背景が黒いものが多い。 図15‐24　GO, WarNing, STop　と緑色で上書き 目次へ戻る