資料介紹
計算機視覺(Computer Vision,CV)正在現實活動中經歷著巨大的激增,應用范圍從使用手勢控制電視到可提醒駕駛員汽車偏離車道的汽車。你們中的很多人可能關注著在CEVA-MM3000系列上實施復雜算法的項目,該系列是用于計算機視覺應用的最高性能可編程平臺。
不過,此類高級計算密集型算法依賴于復雜的低級模塊來實現快速上市,沒有時間從低級代碼開始編寫算法,對此僅有一個解決方案:OpenCV。
OpenCV程序庫是開放源(open-source)程序集合,通常在計算機視覺算法中使用,它支持更高級別的代碼,不僅可以更快地進入市場,而且可以更干凈和更簡便地進行維護和修改——這在快速算法發展中是很重要的。并且當程序庫針對用戶平臺優化之后,用戶可以快速實現最快的性能。
這就是為什么CEVA最近推出CEVA-CV:為在CEVA-MM3101上實現最佳性能而進行超過500項OpenCV功能調整。優化的功能對于一系列流行應用是至關重要的,包括:
●移動計算、電腦和智能電視
●先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assist Systems,ADAS):改進駕駛安全性的技術;
●自然用戶接口(Natural User Interfaces,NUI):豐富互動體驗的技術,比如手勢、臉和情緒識別技術;
●計算攝影學:圖像增強,將低品質圖像結合到高品質效果中;
●工業視覺:通過先進的視覺功能來增強工業機器和機器人;
●監視:準確而可靠地識別和追蹤物體;
某些移植功能是基本的,比如直方圖、過濾器和仿射變換;其它則代表了復雜的功能,比如用于象限檢測的FAST算法、用于數據相關的RANSAC、連通分量的識別,以及用于污點檢測(blob detection)的MSER.
將CEVA-CV用于CEVA-MM3101是極其有效的,因為CEVA-MM3101架構是專門為計算機視覺設計的。已經先后完成了參考設計和架構設計,以確保實際代碼驅動平臺設計決策。這實現了兩個目標:通過盡可能少的代碼行進行工作來達到高性能,通過較低的工作頻率和先進節能特性,如功率調節單元(Power Scaling Unit,PSU)來實現低功率。
通過平臺設計進一步實現每指令工作(work-per-instruction)最大化,提供:
●傳統單指令多數據(Single-Instruction-Multiple-Data,SIMD)指令,允許立即在32位或64位上運行
●超長指令字(Very-Long-Word Instructions,VLIW),允許將多達六個獨立運算打包在單指令中;并且
●矢量運算——本質上為增強的SIMD,允許進行128位或256位數據運算
一家大舉進入ADAS領域的公司是iOnRoad,該公司已與CEVA合作,已經實現了駕駛輔助、碰撞警報和智能手機中的“黑匣子”視頻記錄。
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不過,此類高級計算密集型算法依賴于復雜的低級模塊來實現快速上市,沒有時間從低級代碼開始編寫算法,對此僅有一個解決方案:OpenCV。
OpenCV程序庫是開放源(open-source)程序集合,通常在計算機視覺算法中使用,它支持更高級別的代碼,不僅可以更快地進入市場,而且可以更干凈和更簡便地進行維護和修改——這在快速算法發展中是很重要的。并且當程序庫針對用戶平臺優化之后,用戶可以快速實現最快的性能。
這就是為什么CEVA最近推出CEVA-CV:為在CEVA-MM3101上實現最佳性能而進行超過500項OpenCV功能調整。優化的功能對于一系列流行應用是至關重要的,包括:
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將CEVA-CV用于CEVA-MM3101是極其有效的,因為CEVA-MM3101架構是專門為計算機視覺設計的。已經先后完成了參考設計和架構設計,以確保實際代碼驅動平臺設計決策。這實現了兩個目標:通過盡可能少的代碼行進行工作來達到高性能,通過較低的工作頻率和先進節能特性,如功率調節單元(Power Scaling Unit,PSU)來實現低功率。
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