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FPGA/PLD  

FPGA可望在嵌入式視覺領域大放異彩

上網時間: 2012年09月06日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:嵌入式視覺  中繼資料  演算法  模擬模型  FPGA 

第1階段:交通標誌檢測

專案的這一部分以及下個階段需要用到兩個特殊的基於PC的功能:待開發的賽靈思影像IP模組的模擬模型和BDTI開發的處理應用程式(圖1)。輸入資料包含了一個720p高清解析度、60訊框/秒(fps)YUV-編碼的影像流,它代表了汽車前方攝影機可能捕捉到的影像。目標是要識別(但不是使用光學字元辨識技術去“讀”,儘管這樣一種增加的功能是很自然的)影像訊框中的4種物件作為輔助駕駛方案:


圖1:BDTI和賽靈思的影像分析概念驗證參考設計開發專案的前兩個階段全部在PC上執行。

Xilinx視訊分析IP的MATLAB模型

綠色方向性標誌

黃色和橙色危險標誌

藍色指示標誌

橙色交通路錐

賽靈思提供的IP模組模擬模型輸出用於識別每個訊框中各種顏色的圖元組的位置和大小的中繼資料,這些中繼資料與最終硬體IP模組產生的中繼資料完全相同。許多嵌入式視覺系統的精度會受諸多外部因素的影響,如來自影像感測器的雜訊、照明度的意外變化和意外的外部運動。這個專案的要求是允許FPGA硬體在存在外界干擾的情況下處理影像並建構中繼資料,要儘量少用硬體資源,依靠預測性軟體來排除這種干擾,並在不降低檢測精度的條件下實現性能增強。

BDTI針對特定的問題性應用對IP模組的擴展配置參數集進行了最佳化,而且BDTI的後處理演算法可提供進一步的完善和預測功能。例如在某些情況下,硬體只是部分性地能夠識別一訊框中的物件,但應用層軟體需要使用跟蹤演算法繼續預測物件的位置。這種方法非常有用,因為在許多情況下不同時間的物理檢測結果可能不一致。因此,軟體智慧層是提供一致性預測的關鍵。

作為另外一個例子,在綠色高速公路標誌內的黑字或白字可能使IP模組的通用影像分析功能困惑,因而錯誤地將標誌劃分為多個圖元分組(圖2)。IP模組也可能因為弄混紅色和橙色而錯誤地將其它車輛的後行車燈或剎車燈看成是路錐或標誌,取決於具體應用使用的影像感測器品質與參數設置。


圖2:第二層,根據應用量身定製的演算法可再細分來自FPGA視訊分析硬體電路的元資料。

BDTI開發的演算法可以用來進一步以應用剪裁過的方式處理賽靈思提供的中繼資料。例如,它們知道各種標誌應該是什麼樣子(大小、形狀、顏色、圖案、訊框中的位置等等),因而能夠將相關圖元群組合成更大的組。同樣,這種演算法可以判斷什麼時候應該丟棄不是標誌但看起來顏色近似的圖元群,比如前面提到的汽車剎車燈。

第2階段:行人檢測與跟蹤

在這個項目的第1階段,攝影機處於運動中,而待識別的物件(也就是標誌)是靜止的。另一方面,在以安全性為目標的第2階段,攝影機是靜止的,但物件(本例中是人)是活動的。另外,這次的影像分析演算法無法利用預先確定的顏色、圖案或其它物件特徵。舉例來說,人們可能穿戴各種款式衣服,有著各種形狀、膚色和頭髮顏色及髮型(更不必說還可能戴著遮住頭部的帽子、眼鏡等)。因此軟體面臨更加艱鉅的挑戰,不僅要識別和跟蹤人,還要在人體穿過數位“觸發線”、並且結果位於影像訊框中的某個特定區域時產生警示。

第2階段的硬體設定與較早前的第1階段一致,但軟體有變化。影像流饋送給影像分析IP核心的模擬模型,產生的中繼資料再傳送給第二層演算法套件完成進一步處理。這次面臨的挑戰包括:

解決有害的雜訊與正確的物件分割之間的基本折衷方案

不斷變化的物件形態(形狀和結構)

不斷變化的物件動作,包括不同的人以及同一個人在不同時間的變化

消失的中繼資料,比如當一個人停止移動時,被一個中間物體所阻擋,或混合進背景圖案

場景中的其它物體,包括靜止的和運動的

每個人和攝影機之間不斷變化的距離

單個人與一群人,以及人群中的主導性與對比性運動向量

至於“觸發線”實現,在調試和最佳化影像分析演算法時有4種獨特的影像流特別有效:

正向和反向行走的“近距離”行人

以兩個不同方向行走的“近距離”行人

有輛行進中的卡車出現,並且透過透視技巧大小與之相當的“遠距離”行人

有輛越來越近的卡車,並且外形比車小的“遠距離”行人


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