Con la aplicación de la tecnología de detección de objetos (OD) en varios campos, los métodos comunes de OD han sido cada vez más ampliamente utilizados, lo que plantea un desafío para su rendimiento de cálculo y precisión. Para mejorar el rendimiento computacional de los algoritmos de OD, se diseñó e implementó un coprocesador acelerado de propósito general basado en la extensibilidad de la arquitectura RISC-V. El acelerador se transformó en forma de coprocesador y se conectó a su núcleo de CPU a través de la interfaz del coprocesador EAI. Mientras tanto, se diseñaron las instrucciones correspondientes y se establecieron las funciones de la biblioteca de aceleración. Finalmente, se analizó el rendimiento y el agotamiento de recursos del coprocesador en la plataforma FPGA. Los resultados experimentales sugieren que solo se consumieron 10,091 LUTs por el coprocesador acelerado diseñado en este estudio, lo que representa el 52.2% de todo el sistema SoC. Además, la capacidad de procesamiento del algoritmo YOLOv3 fue 6.33 veces la de una CPU de propósito general.