FPGA在量子密鑰分發（QKD）系統中的應用探索量子密鑰分發技術為信息安全提供了解決方案，而FPGA在其中起到關鍵支撐作用。在本項目中，我們利用FPGA實現QKD系統的信號處理與密鑰協商功能。在量子信號接收端，FPGA對單光子探測器輸出的微弱電信號進行高速采集和分析，通過定制的閾值檢測算法，準確識別光子的有無，探測效率提升至95%。在密鑰協商階段，采用糾錯碼和隱私放大算法，FPGA并行處理大量原始密鑰數據，去除誤碼信息。實驗顯示，系統在100公里光纖傳輸距離下，每秒可生成100kb的安全密鑰，密鑰誤碼率低于。此外，為適應不同的QKD協議（如BB84、B92），FPGA的可重構特性使其能夠快速切換硬件邏輯，支持協議升級與優化。該系統的成功應用，為金融等領域的高安全通信提供了可靠的量子密鑰保障。 FPGA 內部 RAM 模塊可存儲臨時數據。湖北XilinxFPGA芯片
FPGA在智能安防多目標跟蹤與行為分析中的創新實踐傳統安防監控系統依賴人工巡檢，效率低且易漏檢，我們基于FPGA構建智能安防系統，實現多目標實時跟蹤與行為分析。系統通過接入多路高清攝像頭，FPGA利用并行計算資源對視頻流進行實時處理，支持同時跟蹤200個以上目標。采用改進的DeepSORT算法并進行硬件加速，在復雜人群場景下，目標跟蹤準確率達96%，跟蹤延遲控制在100毫秒以內。在行為分析方面，內置打架斗毆、物品遺留等異常行為檢測模型，當檢測到異常事件時，FPGA可在200毫秒內觸發報警，并聯動錄像、廣播等設備進行應急處理。在大型商場、地鐵站等公共場所的應用中，該系統成功降低70%的安全隱患，提升了安防管理的智能化水平。 河北開發板FPGA解決方案FPGA 的可測試性設計便于故障定位。
FPGA 的出現為數字電路設計帶來了巨大變化。在過去，定制數字電路的設計和制造過程復雜且成本高昂，需要投入大量的時間和資金。而 FPGA 的靈活性和可重構性改變了這一局面。它使得工程師能夠在不進行復雜的芯片制造流程的情況下，快速實現各種數字電路功能。對于小型研發團隊或創新型企業來說，FPGA 提供了一個低成本、高靈活性的研發平臺。在產品原型設計階段，工程師可以利用 FPGA 快速驗證設計思路，通過不斷調整編程數據，優化電路功能。當產品進入量產階段，如果需求發生變化，也能夠通過重新編程 FPGA 輕松應對，降低了產品研發和迭代的風險與成本 。
FPGA在工業物聯網網關中的功能實現：工業物聯網網關作為連接工業設備與云端平臺的關鍵節點，需要具備強大的數據處理和協議轉換能力，FPGA在其中的功能實現為工業物聯網的穩定運行提供了支撐。工業現場存在多種類型的設備，如傳感器、控制器、執行器等，這些設備采用的通信協議各不相同，如Modbus、Profinet、EtherCAT等。FPGA能夠實現多種協議的解析和轉換功能，將不同設備產生的數據轉換為統一的格式傳輸到云端平臺，確保數據的互聯互通。例如，當網關接收到采用Modbus協議的傳感器數據和采用Profinet協議的控制器數據時，FPGA可以同時對這兩種協議的數據進行解析，提取有效信息后轉換為標準的TCP/IP協議數據，再發送到云端。在數據預處理方面，FPGA可以對采集到的工業數據進行濾波、降噪、格式轉換等處理，去除無效數據和干擾信號，提高數據的質量和準確性。同時，FPGA的高實時性確保了數據能夠及時傳輸和處理，滿足工業生產對實時監控和控制的需求。此外，FPGA的抗干擾能力能夠適應工業現場復雜的電磁環境，保障網關在粉塵、振動、高溫等惡劣條件下穩定工作，為工業物聯網的高效運行提供可靠保障。 FPGA 設計仿真需覆蓋各種邊界條件。
FPGA在智能交通系統中的應用：隨著智能交通的快速發展，FPGA在該領域的應用越來越多。在智能交通信號控制方面，傳統的交通信號燈控制方式往往不能根據實時的交通流量進行靈活改變，容易造成交通擁堵。而FPGA可以通過對路口各個方向的交通流量數據進行實時采集和分析，根據不同時段、不同路況的交通流量變化，動態調整信號燈的時長，實現交通信號燈的智能控制。例如，當某個方向的車流量較大時，FPGA能夠自動延長該方向綠燈的時間，減少車輛等待時間，提高道路通行效率。在車輛自動駕駛輔助系統中，FPGA也發揮著重要作用。它可以對攝像頭、毫米波雷達等傳感器采集到的數據進行快速處理，實現車輛周圍環境的感知、目標識別以及路徑規劃等功能，為車輛的自動駕駛提供技術支持。此外，在智能交通系統的數據傳輸和處理網絡中，FPGA能夠實現高效的數據轉發和處理，保障交通數據的快速、準確傳輸，提升整個智能交通系統的運行效率。 汽車電子用 FPGA 融合多傳感器數據。湖北XilinxFPGA工程師
時鐘管理模塊保障 FPGA 時序穩定運行。湖北XilinxFPGA芯片
FPGA驅動的智能安防視頻行為分析系統智能安防對視頻監控的智能化要求不斷提升，我們基于FPGA開發了視頻行為分析系統。在視頻解碼環節，實現了解碼加速，在處理4K視頻時，解碼幀率可達60fps，且功耗較CPU方案降低了70%。在目標檢測方面，采用輕量化的YOLOv5算法，通過FPGA并行計算優化，在1080p分辨率下，檢測速度達到120fps，可實時識別行人、車輛等目標。在行為分析層面，系統內置了跌倒檢測、異常徘徊、入侵檢測等多種算法。當檢測到異常行為時，可在200ms內觸發報警，并通過短信、郵件等方式通知管理人員。在某大型商場的實際應用中，該系統成功預防12起，處理突發事件響應效率提升了80%。此外，系統支持歷史視頻檢索功能，通過特征提取與比對，可快速定位目標行為發生的時間節點，為安防事件調查提供了有力支持。 湖北XilinxFPGA芯片
