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将eFPGA应用于嵌入式360度视域视觉系统中_97国际至尊品牌游戏官网

2024-04-01 06:33 已有人浏览
本文摘要:2018年4月11日,工业和信息化部、公安部和交通运输部牵头公布“关于印发《智能网联成汽车道路测试管理规范(全面推行)》的通报”,为我国智能网联成汽车道路测试获取了涉及法律依据。三部委在彰显智能网联成汽车上路资格的同时,也明确提出了若干严苛的条件。

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2018年4月11日,工业和信息化部、公安部和交通运输部牵头公布“关于印发《智能网联成汽车道路测试管理规范(全面推行)》的通报”,为我国智能网联成汽车道路测试获取了涉及法律依据。三部委在彰显智能网联成汽车上路资格的同时,也明确提出了若干严苛的条件。其中,在第二章“测试主体、测试驾驶员人及测试车辆”的第七条第(四)零点,三部委拒绝:不具备车辆状态记录、存储及在线监控功能,能动态传送下列第1、2、3项信息,并自动记录和存储下列各项信息在车辆事故或过热状况再次发生前最少90秒的数据,数据存储时间不少于3年:1.车辆掌控模式;2.车辆方位;3.车辆速度、加速度等运动状态;4.环境感官与号召状态;5.车辆灯光、信号动态状态;6.车辆外部360度视频监控情况;7.体现测试驾驶员人和嵌入式状态的车内视频及语音监控情况;8.车辆接管的远程控制指令(如有);9.车辆故障情况(如有)。由此可以显现出,上述条件除了对展开道路测试的智能网联成汽车有若干功能性拒绝外,还在涉及领域将推展若干新一代通信、监控、掌控和存储等技术的发展,为智能网联成汽车专用SoC的研发获取新的市场机会。

嵌入式FPGA(eFPGA)将在这类芯片中扮演着最重要角色。如为了符合第六条中提及的车辆外部360度视频监控数据的提供和处置,使用eFPGA来设计涉及功能芯片具备很显著的优势。作为同时获取独立国家FPGA芯片和eFPGAIP产品的公司,Achronix可以协助智能汽车SoC设计人员先在FPGA芯片上研发和调试涉及功能,而在市场转入批量化应用于后需要明显改动设计,立刻将设计重制到配备了eFPGA的SoC之上。将eFPGA应用于嵌入式360度视域视觉系统中具有多个高分辨率摄像头的嵌入式360°视域视觉系统早已转入了各种应用于中,如汽车传感器融合、视频监控、目标检测、运动分析等。

在此类系统中,多个动态摄像机的视频流(最少6个)被汇集在一起弃帧处置,展开杂讯和其他图像伪影校正,调整曝光和白平衡,然后动态拼凑成一个360°全景视图,以4K清晰度和60fps帧频输入,最后投影到一个球形座标空间上。目前用作此类应用于的高分辨率鱼眼照相机镜头一般来说具备一个广角视域(FOV)。环视照相机系统仅次于的瓶颈之一是:动态到或从外部存储器存储/加载和采访多路摄像机输出数据,然后将其作为一个单一帧展开处置。

硬件必须在一帧延后内,在输出摄像机起源于的完整传感器数据和拼凑输入视频之间已完成处置运营。高性能计算出来平台仍然朝着与CPU一起协同用于FPGA的方向发展,以便为动态图像处理任务获取专门的硬件加速。这种配备使得CPU能专心于尤其简单的算法,其中它们可以较慢转换线程和上下文,并将重复性任务分配给一个FPGA,以当作可配备的硬件加速器/协处理器/修理引擎。

即使将FPGA和CPU作为分立器件用于,系统也可以提升整体效率,因为这些技术会发生冲突,而是像将手套戴着在手上一样来因应在一起。例如,从鱼眼镜头取得的图像遭到相当严重杂讯之厌,因而基于多个照相机视频分解的拼凑操作者是高度计算出来密集型的任务,其原因为它是点像素操作者。这种拼凑必须大量的动态图像处理和高度分段简化的架构。

但是,这种下一代的应用于多达了FPGA可大大后半段构建的性能,主要是由于芯片陡然数据的延后。这反过来不会影响整个系统的整体延后、陡然速度和性能。在一个SoC中重新加入可与CPU一起映射的eFPGA半导体知识产权(IP)。

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与一个独立国家的FPGA芯片特CPU解决方案比起,嵌入式FPGA阵列结构具备独有的优势,主要优势在于性能更加强劲。一个eFPGA可通过一个长的并行接口必要相连到ASIC(无I/O缓冲器)上,获取明显提升的吞吐量,以及以个位数时钟周期来计数的延后。较低延后是简单的图像实时处理过程的关键,例如缺失鱼眼镜头的杂讯这样的处置。

利用SpeedcoreeFPGAIP,客户可以定义其逻辑、内存和DSP资源市场需求,然后Achronix可配备其IP以符合他们的市场需求。查询表格(LUTs)、RAM单元块和DSP64单元块可以像积木一样展开人组,为任何等价的应用于创立最佳的可编程结构。除了标准逻辑、嵌入式存储器和DSP单元模块之外,客户还可以在SpeedcoreeFPGA结构里面定义他们自己的功能块。通过把这些自定义功能模块与传统建构模块一起构建到逻辑阵列结构中,可加到优化过的功能来增加面积和提升目标应用于的性能,可使eFPGA的性能获得很大的提升,尤其是对嵌入式视觉和图像处理算法十分有效地。

用自定义单元块来顺利地解决问题高性能图像处理就是一个很好的例子,在构建您只看一次(YOLO)这一种用于了神经网络的、最先进设备的、动态对象检测算法时,可以高于早期的方法大大提高性能。该算法依赖大量的矩阵乘法器,而在FPGA中构建时,这些矩阵乘法器必须用于DSP和RAM模块来建构;YOLO所必须的DSP和RAM模块之间的最佳配备,与一个典型的FPGA阵列结构中找到的不给定之处就不会经常出现问题。


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