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        使用TI的Vision AccelerationPac,實現(xiàn)汽車可視探測

        作者: 時間:2013-11-01 來源:網(wǎng)絡 收藏

        使用 的圓形交通標志識別舉例

        典型的視覺分析處理涉及幾個階段(如圖3所示),包括圖像預處理與特性檢測、相關(guān)物體識別、圖像與模式匹配,最后才是決策判斷。 最適合于減輕視覺分析處理前三個階段的密集計算。決策判斷通常包括分類器、浮點運算和矩陣轉(zhuǎn)換,C66x DSP內(nèi)核對它們的處理最為有效。正因如此, 在SoC中與一個或者多個DSP配對使用。結(jié)果是,把視覺分析工作量合理是劃分開來。

        的TDA2x可實現(xiàn)低功耗、高性能的視覺處理系統(tǒng)。它擁有兩顆C66x DSP內(nèi)核和一個Vision AccelerationPac,以及兩個嵌入式視覺引擎(EVE)。另外,它還包括一個視頻前端和汽車汽車聯(lián)網(wǎng)接口。下一頁的圖4顯示了TDA2xx SoC結(jié)構(gòu)圖。

        下面,我們來探討Vision AccelerationPac如何能夠加速圓形交通標志識別。

        一些世界圓形交通標志使用紅色圓圈作為分界線,因此第一步便是從YUV422輸入數(shù)據(jù)只提取紅色像素。第二步是,計算水平和垂直梯度,使用亮度和對比度來確證紅色邊界線。然后,使用霍夫變換算法找出圓形。現(xiàn)在,使用數(shù)據(jù)庫中存儲的模式使圓形內(nèi)被識別相關(guān)區(qū)域圖像關(guān)聯(lián)起來,以解釋交通標志(80 MPH),最終做出決策判斷。在這種情況下,結(jié)論是限速80英里/小時。

        圖3視覺分析處理流程圖

        圖3視覺分析處理流程圖

        如下面圖5所示,Vision AccelerationPac可以高效地分擔圓形交通標志識別處理的大多數(shù)工作量,包括基于互關(guān)聯(lián)的塊匹配模板加速器。DSP內(nèi)核用于提高最終決策的穩(wěn)健性。使用霍夫變換算法來查找圓形是一項高計算密集型工作,但使用Vision AccelerationPac時,霍夫變換算法查找圓形僅需140字節(jié)個代碼空間,約(1.88*NUM_RADIUS) +1.81 cyc/pix個處理時間周期,其中,NUM_RADIUS為我們在霍夫空間內(nèi)選擇搜索的半徑數(shù),因此它的視覺識別時間非常短,功耗非常低,并且硅片面積的性價比很高。以每秒30幀對一幅720 × 480圖像進行完全交通標志識別約需50 MHz,即小于10% EVE周期。保持了豐富的處理功能,表明一個EVE可以同時運行多個視覺算法。

        圖4 TDA2x結(jié)構(gòu)圖

        圖5 使用Vision AccelerationPac實現(xiàn)圓形交通標志識別

        機器視覺Vision AccelerationPac—汽車或者攝像頭處理以外的應用

        Vision AccelerationPac可以使用的其它領(lǐng)域還有很多。除視頻攝像頭分析處理以外,Vision AccelerationPac的固點倍增器和硬件通道是雷達分析處理的理想選擇,因為它可以高效地處理快速傅里葉變換(FFT)和波束形成算法。利用Vision AccelerationPac來處理1024點FFT所花費的時間小于3.5μ秒。因此,雷達可用作汽車攝像頭系統(tǒng)的補充,以探測許多不同的交通和氣象狀況。

        汽車視覺所使用的相同機制,也適用于許多其它機器視覺行業(yè);工業(yè)自動化、視頻安全監(jiān)控和警告系統(tǒng)、交通監(jiān)控和車牌識別便是例子。Vision AccelerationPac可用于擴展DSP應用,以一種更加自主和高功效的方式來解決今天的許多視覺分析問題。

        結(jié)論

        Vision AccelerationPac是德州儀器創(chuàng)新型視覺分析解決方案。利用一種針對高效嵌入式視覺處理進行高度優(yōu)化的靈活SIMD架構(gòu),Vision AccelerationPac擁有非常低的功耗和優(yōu)異的硅片面積效率。Vision AccelerationPac與C66x DSP內(nèi)核結(jié)合使用,可實現(xiàn)浮點和矩陣計算,從而極大地加速完整嵌入式視覺應用處理鏈。除是一種高效、可靠的架構(gòu)以外,Vision AccelerationPac還使用一種簡單的基于C/C++的編程模型,輸出非常緊湊的代碼。它意味著,Vision AccelerationPac實現(xiàn)的系統(tǒng)具有非常低的內(nèi)存占用,從而進一步降低了視覺系統(tǒng)成本和功耗。TDA2x SoC及其Vision AccelerationPac,是實現(xiàn)智能汽車系統(tǒng)、工業(yè)機器和“可視”機器人視覺分析的一個理想平臺,它們共同提高了我們的生活品質(zhì)。

        TDAx SoC更多詳情,請訪問www.ti.com/TDA2x。

        參考文獻

        (1) 谷歌在Va. Tech測試無人駕駛汽車

        (2) 尼桑宣布史無前例的無人駕駛汽車發(fā)展計劃

        作者:德州儀器 () 戰(zhàn)略營銷經(jīng)理Zhihong Lin、嵌入式視覺引擎首席架構(gòu)師Jagadeesh Sankaran博士和技術(shù)戰(zhàn)略主任Tom Flanagan

        鳴謝

        感謝Stephanie Pearson、Debbie Greenstreet、Gaurav Agarwal、Frank Forster、Brooke Williams、 Dennis Rauschmayer、Jason Jones、Andre Schnarrenberger、Peter Labaziewicz、Dipan Mandal、 Roman Staszewski和Curt Moore給本文提供的支持。


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