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嵌入式视觉系统中的传感器融合应用(二)
发布时间:2017-02-14        浏览次数:93        返回列表
       处理要求
       如果不进行融合,处理图像时就需要相当大的计算能力,这是因为系统要执行一系列预处理功能。例如在使用彩色图像传感器时,这些处理任务包括颜色滤波插值、色彩空间转换/重采样以及图像校正。除此之外,我们还要执行传感器融合算法本身的处理任务,在之前使用的对象检测实例中,我们需要执行背景减法、阈值和轮廓检测,以使用最简单方案定位对象,或者可能需要更强的 HoG/SVM 分类器。
       随着帧率和图像尺寸增加,预处理图像和提取信息所需的处理能力也会随之增加。
       然而,从图像中提取所需的信息还只是任务的一部分,如果使用异构融合,我们还需对来自第二个传感器的信息进行配置、驱动、接收和提取。如果我们选择同构系统,则需要为第二个图像传感器再次执行与第一个传感器相同的图像处理流水线。
       这样能提供两组数据,必须对这两组数据进行处理以确定与对象的实际距离,这才是真正的融合。
       All Programmable SoC或FPGA的优势
       在嵌入式视觉系统中,一般使用All Programmable FPGA或All Programmable SoC来实现图像处理流水线。如果它们能用于传统嵌入式视觉应用,那么也适用于嵌入式视觉融合应用。
       无论选择FPGA还是SoC,嵌入式视觉应用通常使用处理器进行监视、控制和通信。如果选用All Programmable SoC,那么中间有一个硬核,并有很多支持外设和接口标准。如果使用All Programmable FPGA,就会使用一个软核,例如 MicroBlazeTM,并采用更加定制化的外设和接口支持。
       对于嵌入式视觉传感器融合应用,我们可进一步利用处理器为所用的众多传感器提供简单接口。例如,加速计、压力计、陀螺仪和 GPS 传感器都配有串行外设接口(SPI)和内部集成电路(I2C)接口,都得到All Programmable Zynq?-7000和MicroBlaze软核处理器的支持。这使软件能够快速、方便地从不同类型的传感器获得所需信息,并提供给可扩展架构。
在可编程逻辑架构中可轻松实现用于从图像传感器提取信息的图像处理流水线,此外,可编程逻辑架构还可用来为其他异构传感器(例如 RADAR 和 LIDAR)或者同构系统中的多种情况实现处理流水线。
       当使用All Programmable Zynq-7000 或 All Programmable UltraScale+TMMPSoC时,处理器存储器与可编程逻辑之间紧密耦合的架构允许应用软件访问所得到的数据集,以便进一步处理和制定决策。独立传感器链可在可编程逻辑中实现,而且可并行运行,这对于立体视觉等需要同步操作的情况非常有利。
       为了加速在可编程逻辑中实现的融合应用的交付进程,我们可利用高层次综合(HLS)开发可直接在可编程逻辑架构中实现的算法。

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