使用Vision AccelerationPac的圓形交通標(biāo)志識(shí)別舉例

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

TI的TDA2x可實(shí)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(gè)Vision AccelerationPac，以及兩個(gè)嵌入式視覺引擎(EVE)。另外，它還包括一個(gè)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ADAS圓形交通標(biāo)志識(shí)別。

一些世界圓形交通標(biāo)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(jì)算水平和垂直梯度，使用亮度和對(duì)比度來確證紅色邊界線。然后，使用霍夫變換算法找出圓形?，F(xiàn)在，使用數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的模式使圓形內(nèi)被識(shí)別相關(guān)區(qū)域圖像關(guān)聯(lián)起來，以解釋交通標(biāo)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(shí)。

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(dān)圓形交通標(biāo)志識(shí)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(xiàng)高計(jì)算密集型工作，但使用Vision AccelerationPac時(shí)，霍夫變換算法查找圓形僅需140字節(jié)個(gè)代碼空間，約(1.88*NUM_RADIUS) +1.81 cyc/pix個(gè)處理時(shí)間周期，其中，NUM_RADIUS為我們?cè)诨舴蚩臻g內(nèi)選擇搜索的半徑數(shù)，因此它的視覺識(shí)別時(shí)間非常短，功耗非常低，并且硅片面積的性價(jià)比很高。以每秒30幀對(duì)一幅720 × 480圖像進(jìn)行完全交通標(biāo)志識(shí)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(gè)EVE可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)視覺算法。

圖4 TDA2x結(jié)構(gòu)圖

圖5 使用Vision AccelerationPac實(shí)現(xiàn)圓形交通標(biāo)志識(shí)別

機(jī)器視覺Vision AccelerationPac—汽車或者攝像頭處理以外的應(yīng)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(diǎn)倍增器和硬件通道是雷達(dá)分析處理的理想選擇，因?yàn)樗梢愿咝У靥幚砜焖俑道锶~變換(FFT)和波束形成算法。利用Vision AccelerationPac來處理1024點(diǎn)FFT所花費(fèi)的時(shí)間小于3.5µ秒。因此，雷達(dá)可用作汽車攝像頭系統(tǒng)的補(bǔ)充，以探測(cè)許多不同的交通和氣象狀況。

汽車視覺所使用的相同機(jī)制，也適用于許多其它機(jī)器視覺行業(yè);工業(yè)自動(dòng)化、視頻安全監(jiān)控和警告系統(tǒng)、交通監(jiān)控和車牌識(shí)別便是例子。Vision AccelerationPac可用于擴(kuò)展DSP應(yīng)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(duì)高效嵌入式視覺處理進(jìn)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(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)和矩陣計(jì)算，從而極大地加速完整嵌入式視覺應(yīng)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(jiǎn)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(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)具有非常低的內(nèi)存占用，從而進(jìn)一步降低了視覺系統(tǒng)成本和功耗。TDA2x SoC及其Vision AccelerationPac，是實(shí)現(xiàn)智能汽車系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器和“可視”機(jī)器人視覺分析的一個(gè)理想平臺(tái)，它們共同提高了我們的生活品質(zhì)。

TDAx SoC更多詳情，請(qǐng)?jiān)L問www.ti.com/TDA2x。

參考文獻(xiàn)

(1) 谷歌在Va. Tech測(cè)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(jì)劃

作者：德州儀器 (TI) 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。