ARM NEON技術在車位識別算法中的應用
加入技術交流群
由優化后程序代碼可見，循環跳轉次數為原來的1 4 ,但是由于使用了NEON 相關的vld1q_u32 函數，一次可在NEON的128位寄存器中裝入4個32位數值，調用vaddq_u32可對4個數據時同時進行加法運算，在一個指令周期就完成了4次加法運算，理論上加法運算次數為原來的1 4 ,大大提高了運算性能。
對于第二個for循環也可以采用類似方法優化，只是調用的函數略有不同，具體考參考GCC的技術文檔，有詳細的使用說明。
其他函數如預處理、角點、相關度函數的優化和此方法類似，重點針對循環和可以并行運算的代碼進行優化。
表3 中給出了Cortex-A8 平臺使用NEON 技術優化后與ARM11測試時間的對比。
4 結語
通過使用ARM NEON 技術，對于圖像處理這類矩陣運算進行并行優化，可大大提高處理速度，進行優化后，速度較優化前提升了達2倍之多，較ARM11提升了8 倍的速度。ARM COTEX-A 系列所使用的NEON 技術，不僅使車位圖像檢測算法的速度有很大提升，在信號處理等多媒體處理算法中，也有廣闊的應用前景。
評論