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【j2开奖】专栏 | 视觉导向应用中的可扩展解决方案:全可编程SoC(2)

时间:2017-05-25 04:10来源:报码现场 作者:www.wzatv.cc 点击:
当我们在边缘实现这些模型时,我们不需要与培训相同水平的性能。可以使用整数或浮点数学,两者都能方便地实现在 All Programmable SoC 中。 SoC 内的可编程

当我们在边缘实现这些模型时,我们不需要与培训相同水平的性能。可以使用整数或浮点数学,两者都能方便地实现在 All Programmable SoC 中。

SoC 内的可编程逻辑架构本身具有可重编程性,这意味着该器件能支持任意连接。同时处理系统内的多路复用 IO(MIO)提供通过多种常用协议(从 SPI、I2C 和串行到千兆以太网、CAN 和 USB)连接的能力,拥有极为灵活的从该设备输入/输出数据的方式。

  

【j2开奖】专栏 | 视觉导向应用中的可扩展解决方案:全可编程SoC

Zynq 同时接口和处理多个摄像头输入的实例

对使用的图像传感器来说,可编程逻辑架构还能够支持最适合于目前应用的特定传感器。与限制传感器接口和图像处理流水线的一些标准解决方案不同。

这种高度的灵活性能够打造出面向未来的设计方案。目前它可以先实例化一个接口,然后随着新标准的出现,重新编程已经部署的系统以支持新标准。可编程逻辑的灵活性还体现在能从一个标准转换到另一个标准。

在同构和异构传感器融合方面,这个最大的 SoC 产品系列提供充足的可编程逻辑架构,能实现 20 个以上的视觉通道并让每一个通道并行运行。

因为这些通道实现在可编程逻辑架构内,设计工程人员不受定义的图像处理路径制约,相反他们有能力为目前的应用实现所需的特定图像处理流水线。

就生成图像处理流水线而言,和普通的想法不同的是我们不必使用 HDL 重新生成一切。在标准 Vivado® IP 库内提供了一些图像处理内核,使用 AXI Streaming 接口就能够连接。使用 AXI Streaming 接口便于把灵活、可扩展的图像处理流水线创建成标准接口,用在所有的 IP 模块上。这种标准化能缩短初始开发时间,便于随着产品规划图的延伸更容易地升级和复用。

当然许多图像处理算法相当复杂,需要先在 OpenCV 或 MATLAB 等应用中建模。OpenCV 能与 Vivado® 高层次综合视频库结合,即 OpenCV 库的可综合版本,极为简便地为我们的流水线实现图像处理算法。随后这些算法能拉回到 Vivado 内的图像处理流水线中,缩短开发和验证时间。

另外,还可以实现基于 MathWorks MATLAB 流程的模型设计流程。它能够先在模型层面定义整个图像处理流水线,然后在定义底层的代

不过大多数现代应用都必须考虑安全性,以防范对系统、系统数据的无授权改动或访问,或是防范恶意黑客攻击。开发安全设计必须从系统层面自上而下考虑。不过使用 All Programmable SoC 能提供一系列器件级和系统级安全功能,让实现工作变得简便易行。Zynq SoC 能够对导向与配置流程进行加密和认证。也可使用 Trust Zone 技术创建正交环境,限制软件借助管理程序访问底层硬件。同时,内置的 XADC 能用于监测器件电压和温度以及外部参数,提供防篡改方法。还有一些功能能实现在设计中,进一步增强安全性。

All Programmable SoC 能实现多个并行图像处理流水线以及同构/异构传感器融合,然后实时执行视觉分析和决策,而且提供对电池供电系统非常关键的极高效的单位功耗性能。借助内在的灵活性,All Programmable SoC 能提供真正的差异化因素,值得在设计中考虑使用,尤其是在需要考虑单位功耗像素数量的时候。

结论

随着使用视觉导向发机器人和无人机应用的快速发展,视觉导向的机器人和无人机本身也正在飞速发展。要开发出拥有理想单位功耗性能的高精度视觉系统,最好是使用 All Programmable SoC。All Programmable SoC 能实现大量并行处理链,在边缘完成传感器融合和实时分析,同时提供高能效、高灵活度和高安全性的系统。

二、赛灵思 All Programmable SoC

视觉导向的的机器人和无人机高度依赖前面介绍的嵌入式视觉应用来成功完成自己的使命。支持视觉导向的的机器人和无人机的这些嵌入式视觉应用的实现就是赛灵思 All Programmable SoC。赛灵思 All Programmable SoC在单个器件中实现处理系统与可编程逻辑的强大组合,支持硬件加速计算。

在这些应用中通常实现的算法有多种,最常见的三种是:

环视系统 – 这些系统用于生成车辆周边环境的三维可视化,实现对环境的进一步了解。典型的环视系统使用球面摄像头。环视往往用于需要同步定位与地图构建(SLAM)和光流的应用中。

全景摄像头 – 这些摄像头为周边环境提供360度视野,用于监控应用和车辆可视化。

异构传感器融合 – 融合来自电磁频谱不同组成部分的图像,例如红外成像,以增强低光/夜视性能。

实现这些算法会带来几个必须解决的共同挑战,例如:透镜校正、消除透镜失真、视角转换、使用并行表面进行视频纹理填充。

  

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结合电磁频谱中可视部分和红外部分的传感器融合实例

另一个是如何呈现最终图像。这就带来了多通道处理和多通道同步的难题,但这是保证所有摄像头都显示相同帧所需要的。

(责任编辑:本港台直播)
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