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OpenCV让计算机视觉性能更加强大实现嵌入式视觉应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.2 MB | 2017-09-15

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  计算机视觉(Computer Vision,CV)正在现实活动中经历着巨大的激增,应用范围从使用手势控制电视到可提醒驾驶员汽车偏离车道的汽车。你们中的很多人可能关注着在 CEVA-MM3000 系列上实施复杂算法的项目,该系列是用于计算机视觉应用的最高性能可编程平台。

  不过,此类高级计算密集型算法依赖于复杂的低级模块来实现快速上市,没有时间从低级代码开始编写算法,对此仅有一个解决方案:OpenCV。

  

  OpenCV 程序库是开放源(open-source)程序集合,通常在计算机视觉算法中使用,它支持更高级别的代码,不仅可以更快地进入市场,而且可以更干净和更简便地进行维护和修改——这在快速算法发展中是很重要的。并且当程序库针对用户平台优化之后,用户可以快速实现最快的性能。

  这就是为什么 CEVA 最近推出 CEVA-CV:为在 CEVA-MM3101 上实现最佳性能而进行超过 500 项 OpenCV 功能调整。优化的功能对于一系列流行应用是至关重要的,包括:

  ●移动计算、电脑和智能电视

  ●先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assist Systems,ADAS):改进驾驶安全性的技术;

  ●自然用户接口(Natural User Interfaces,NUI):丰富互动体验的技术,比如手势、脸和情绪识别技术;

  ●计算摄影学:图像增强,将低品质图像结合到高品质效果中;

  ●工业视觉:通过先进的视觉功能来增强工业机器和机器人;

  

  OpenCV让计算机视觉性能更加强大实现嵌入式视觉应用

  ●监视:准确而可靠地识别和追踪物体;

  某些移植功能是基本的,比如直方图、过滤器和仿射变换;其它则代表了复杂的功能,比如用于象限检测的 FAST 算法、用于数据相关的 RANSAC、连通分量的识别,以及用于污点检测(blob detection)的 MSER。

  将 CEVA-CV 用于 CEVA-MM3101 是极其有效的,因为 CEVA-MM3101 架构是专门为计算机视觉设计的。已经先后完成了参考设计和架构设计,以确保实际代码驱动平台设计决策。这实现了两个目标:通过尽可能少的代码行进行工作来达到高性能,通过较低的工作频率和先进节能特性,如功率调节单元(Power Scaling Unit,PSU)来实现低功率。

  通过平台设计进一步实现每指令工作(work-per-instruction)最大化,提供:

  ●传统单指令多数据(Single-Instruction-Multiple-Data,SIMD)指令,允许立即在 32 位或 64 位上运行

  ●超长指令字(Very-Long-Word Instructions,VLIW),允许将多达六个独立运算打包在单指令中;并且

  ●矢量运算——本质上为增强的 SIMD,允许进行 128 位或 256 位数据运算

  一家大举进入 ADAS 领域的公司是 iOnRoad,该公司已与 CEVA 合作,已经实现了驾驶辅助、碰撞警报和智能手机中的“黑匣子”视频记录。

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