A számítógépes látás egy olyan mesterséges intelligencia terület, amely a gépeknek képességet ad a képek és videók értelmezésére, elemzésére. Számos alkalmazási területe van és rengeteg lehetőséget kínál a technológiai fejlődés terén. Az objektumfelismerés célja, hogy a gépek képesek legyenek azonosítani és lokalizálni objektumokat, személyeket. Ez az alkalmazási terület hasznos lehet önvezető autók, robotok, biztonsági rendszerek esetében vagy az ipari automatizálás során is. Fontos kiemelni, hogy a legtöbb alkalmazási terület esetében szükséges, hogy az objektumfelismerés valós időben történjen. Dolgozatomban a Vitis AI integrált fejlesztői környezetet felhasználva egy neurális hálózati modell inferenciáját gyorsítottam hardveresen FPGA alapú kártyán. Az elkészült valós idejű objektumfelismerő rendszert a Dobble nevű kártyajátékon teszteltem, végül pedig a hardveres gyorsítás előnyének és számszerűsítésének bemutatásához egy benchmarkot készítettem.