速度標識検出デモは車載機器向けの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用しています。CNNは、通常人間によって実行される従来のタスクを、より効率的に速くデータ実装を実行することが可能です。FPGAの並列化は、ニューラルネットワークの実装に最も適しています。
デモ内で使用される畳み込みニューラルネットワークは、未訓練のモデルに複数の交通標識を通過させ、重みとアクティベーションを計算することによって訓練することができます。そして、ECP5 FPGAに実装されたCNNアクセラレータで読み取られた重み付けとアクティベーションの訓練モデルが作成されます。最終的に、標識が通過して速度を表示すると、カメラが速度制限を検出して表示できるようになります。
低消費電力・量産型のECP5は、実装されたニューラルネットワークに最高クラスの消費電力と性能効率をもたらします。このようなエッジの実装はローカル処理を維持し、セキュリティの向上にも役立ちます。