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嵌入式視覺設(shè)計(jì)要?jiǎng)?chuàng)新,選擇FPGA成關(guān)鍵

作者:BrianDipert 時(shí)間:2014-02-14 來源:摘自《電子發(fā)燒友》 收藏

  因此,BDTI 開發(fā)的針對特定應(yīng)用定制的算法可用于進(jìn)一步處理賽靈思提供的元數(shù)據(jù)。例如,BDTI 的算法知道什么樣的標(biāo)志看上去應(yīng)該是怎么樣的(大小、形狀、顏色、圖案、在幀中的位置等),故而能夠?qū)⑾嚓P(guān)的像素集群組合成更大的群組。類似的,這些算法也能判斷什么時(shí)候應(yīng)該去除看似顏色相近但并非標(biāo)志的像素集群,比如前面提及的車輛剎車燈。

本文引用地址:http://2s4d.com/article/221572.htm

  第二階段:行人檢測與跟蹤

  在項(xiàng)目的第一階段中,攝像頭處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)而待識別的對象(即道路標(biāo)志)處于靜止?fàn)顟B(tài)。第二階段主要針對安全應(yīng)用,攝像頭處于靜止?fàn)顟B(tài)而對象(本例中為行人)則未必。對這種情況,視頻分析算法就不能依靠預(yù)設(shè)的顏色、圖案或其它對象特征,因?yàn)樾腥丝梢源┲鞣N衣物,可以高矮胖瘦各異,可以膚色、頭發(fā)顏色和發(fā)型不同(另外還可能戴著遮擋頭發(fā)的帽子、墨鏡等裝飾物)。軟件還需要解決另一個(gè)難題,不僅需要識別和跟蹤行人,還需要在行人穿越一道數(shù)字“絆網(wǎng)”,進(jìn)入視頻幀的特定區(qū)域時(shí)發(fā)出警報(bào)(見圖 3)。

圖3:在行人檢測和跟蹤功能中包括一項(xiàng)“絆網(wǎng)”警報(bào)功能,當(dāng)行人進(jìn)入視頻幀的<br />有界部分的時(shí)候就會(huì)發(fā)出警報(bào)
圖3:在行人檢測和跟蹤功能中包括一項(xiàng)“絆網(wǎng)”警報(bào)功能,當(dāng)行人進(jìn)入視頻幀的
有界部分的時(shí)候就會(huì)發(fā)出警報(bào)

  項(xiàng)目第二階段與第一階段采用的硬件配置完全相同,只是軟件有所變化。視頻流饋送到視頻分析 IP 核的仿真模型中,所生成的元數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉壦惴ㄆ骷┻M(jìn)一步處理。此時(shí)面臨的難題包括:

  • 解決不必要的噪聲和適當(dāng)?shù)膶ο蠓指钪g根本性的權(quán)衡取舍問題
  • 對象不斷變化的形態(tài)(外形和結(jié)構(gòu))
  • 對象不斷變化的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),包括行人間的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化以及特定行人隨時(shí)間的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化
  • 元數(shù)據(jù)消失。比如當(dāng)行人停止行走,被中間的障礙物遮擋或者是與背景圖案混為一體
  • 有其他對象出現(xiàn)在場景中,包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的
  • 行人與攝像頭之間的距離不斷發(fā)生變化
  • 人群中個(gè)別行人與群體的運(yùn)動(dòng)矢量對比,主體運(yùn)動(dòng)矢量和反向運(yùn)動(dòng)矢量的對比

  就“絆網(wǎng)”的實(shí)現(xiàn),四種不同的視頻流對視頻分析算法的調(diào)試和優(yōu)化尤其有效:

  • 以相反方向行走的“近處”行人
  • 以不同方向行走的“近處”行人
  • 一個(gè)“遠(yuǎn)處”行人和一輛行駛的卡車,從某種角度看,兩者大小相仿
  •“遠(yuǎn)處”的多名行人與一輛駛近的卡車,卡車看上去比人群大

  第三階段:硬件轉(zhuǎn)換及未來發(fā)展

  項(xiàng)目的最后階段采用賽靈思真正的視頻分析 IP 模塊(代替之前使用的仿真模塊),運(yùn)行在 Spartan ®-3A 3400 視頻入門套件上。MicroBlaze™軟核處理器嵌入在 Spartan-3A 內(nèi),采用額外的專用功能模塊予以強(qiáng)化,并實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧。該網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧主要負(fù)責(zé)處理高數(shù)位率和以太網(wǎng)分組的元數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)?BDTI 開發(fā)的第二級處理算法,同時(shí)實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)志檢測和行人檢測與跟蹤功能。雖然這些算法之前在基于 X86 的 PC 上運(yùn)行,BDTI 已成功地將它們移植到基于® Cor tex TM-A8 的硬件平臺(BeagleBoard) 上(見圖 4)。

  對已經(jīng)熟悉賽靈思產(chǎn)品計(jì)劃的用戶來說,可能立即就會(huì)想到將 和Cortex-A8 集成在單個(gè)芯片上的ZynqTM 可擴(kuò)展處理平臺。能不能在單個(gè) Zynq 器件上運(yùn)行整個(gè)視頻分析參考設(shè)計(jì)呢? 答復(fù)顯然是肯定的, 因?yàn)閆ynq 產(chǎn)品系列的各器件包含有足夠的可編程邏輯資源,同時(shí) BDTI 算法對 核來說負(fù)載適中。

  視覺正在為系統(tǒng)開發(fā)商及其半導(dǎo)體和軟件供應(yīng)商書寫新一篇重大的技術(shù)成功篇章。正如本文中介紹的案例研究所示, 以及 FPGA 與 組合的 能夠成為實(shí)現(xiàn)視覺算法極富吸引力的芯片平臺。

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關(guān)鍵詞: FPGA 嵌入式 CPU SoC ARM

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