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實(shí)例分析傳感器融合在嵌入式視覺的應(yīng)用

2017-10-13 | rar | 0.07 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

傳感器在我們的世界經(jīng)歷了快速的推廣,事實(shí)上,傳感器現(xiàn)在已經(jīng)非常普遍,以至于我們每個(gè)人日常所使用的手機(jī)里都有好幾種不同類型的傳感器。這些傳感器有的能檢測(cè)壓力、溫度、加速度和重力的簡(jiǎn)單變化,同樣也有更為高級(jí)的傳感器,例如 GPS、RADAR、LIDAR 和圖像傳感器
  傳感器融合是指從幾種不同的傳感器中提取數(shù)據(jù),以生成靠單個(gè)傳感器無法提供的信息。隨后,可以對(duì)該信息做進(jìn)一步處理和分析。并根據(jù)最終應(yīng)用,必要時(shí)還可用傳感器來制定決策。傳感器融合分為兩大類 :
  ·實(shí)時(shí)傳感器融合——提取并融合傳感器數(shù)據(jù),并根據(jù)得到的信息實(shí)時(shí)制定決策。
  ·離線傳感器融合——這種方案是提取并融合傳感器數(shù)據(jù),但在過后的某個(gè)時(shí)間制定決策。
  就嵌入式視覺系統(tǒng)和傳感器融合應(yīng)用而言,大部分應(yīng)用適合實(shí)時(shí)傳感器融合。
  嵌入式視覺應(yīng)用
  嵌入式視覺應(yīng)用正在經(jīng)歷迅猛增長(zhǎng),涉及領(lǐng)域廣泛,從機(jī)器人、高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng) (ADAS) 到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),不一而足。這些嵌入式視覺應(yīng)用對(duì)最終應(yīng)用的成功運(yùn)行有很大幫助。將嵌入式視覺系統(tǒng)提供的信息與來自不同傳感器或多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行融合,有助于更好理解環(huán)境,從而提升所選應(yīng)用的性能。
  很多嵌入式視覺應(yīng)用只使用一個(gè)圖像傳感器來監(jiān)控一個(gè)方向,例如只監(jiān)測(cè)汽車的前方。利用這樣的圖像傳感器可以檢測(cè)、分類和跟蹤對(duì)象。然而,由于只使用一個(gè)傳感器,因此就無法測(cè)量與圖像中對(duì)象的距離。也就是說,我們可以檢測(cè)和跟蹤到另一個(gè)車輛或行人,但如果不借助另一個(gè)傳感器,我們就無法確定是否存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)。本例中我們需要另一個(gè)傳感器,例如 RADAR 或 LIDAR,該傳感器能提供與已檢測(cè)到的對(duì)象的距離。由于這種方法能夠?qū)碜远鄠€(gè)不同類型傳感器的信息融合,因此稱為異構(gòu)傳感器融合。
  
  ADAS 異構(gòu)傳感器融合實(shí)例
  另一種方案是提供第二個(gè)圖像傳感器,以實(shí)現(xiàn)立體視覺。這種方案是讓兩個(gè)圖像傳感器朝著相同方向,但分開一小段距離,就像人的兩個(gè)眼睛那樣,通過視差確定對(duì)象在視場(chǎng)中的深度。像這樣使用多個(gè)相同類型的圖像傳感器,稱為同構(gòu)傳感器融合。
  當(dāng)然,這里需要根據(jù)駕駛條件確定架構(gòu)和傳感器類型的選擇。這包括深度感的范圍、測(cè)量精度、環(huán)境光和天氣條件、實(shí)現(xiàn)成本以及實(shí)現(xiàn)復(fù)雜程度。
  嵌入式視覺不僅可用于對(duì)象檢測(cè)和汽車防撞,還可以作為導(dǎo)航系統(tǒng)的一部分,用來收集交通標(biāo)志信息。另外,還可融合醫(yī)用 X 光、MRI 和 CT 等多種不同圖像,或者融合安防與監(jiān)視設(shè)備中的可見光和紅外圖像。
  我們通常認(rèn)為嵌入式視覺應(yīng)用只使用可見電磁光譜,其實(shí)很多嵌入式視覺應(yīng)用能融合來自可見電磁光譜以外的數(shù)據(jù)。
  處理要求
  如果不進(jìn)行融合,處理圖像時(shí)就需要相當(dāng)大的計(jì)算能力,這是因?yàn)橄到y(tǒng)要執(zhí)行一系列預(yù)處理功能。例如在使用彩色圖像傳感器時(shí),這些處理任務(wù)包括顏色濾波插值、色彩空間轉(zhuǎn)換/重采樣以及圖像校正。除此之外,我們還要執(zhí)行傳感器融合算法本身的處理任務(wù),在之前使用的對(duì)象檢測(cè)實(shí)例中,我們需要執(zhí)行背景減法、閾值和輪廓檢測(cè),以使用最簡(jiǎn)單方案定位對(duì)象,或者可能需要更強(qiáng)的 HoG/SVM 分類器。
  隨著幀率和圖像尺寸增加,預(yù)處理圖像和提取信息所需的處理能力也會(huì)隨之增加。
  然而,從圖像中提取所需的信息還只是任務(wù)的一部分,如果使用異構(gòu)融合,我們還需對(duì)來自第二個(gè)傳感器的信息進(jìn)行配置、驅(qū)動(dòng)、接收和提取。如果我們選擇同構(gòu)系統(tǒng),則需要為第二個(gè)圖像傳感器再次執(zhí)行與第一個(gè)傳感器相同的圖像處理流水線。
  這樣能提供兩組數(shù)據(jù),必須對(duì)這兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以確定與對(duì)象的實(shí)際距離,這才是真正的融合。
  All Programmable SoC 或 FPGA 的優(yōu)勢(shì)
  在嵌入式視覺系統(tǒng)中,一般使用 All Programmable FPGA 或 All Programmable SoC 來實(shí)現(xiàn)圖像處理流水線。如果它們能用于傳統(tǒng)嵌入式視覺應(yīng)用,那么也適用于嵌入式視覺融合應(yīng)用。
  無論選擇 FPGA 還是 SoC,嵌入式視覺應(yīng)用通常使用處理器進(jìn)行監(jiān)視、控制和通信。如果選用 All Programmable SoC,那么中間有一個(gè)硬核,并有很多支持外設(shè)和接口標(biāo)準(zhǔn)。如果使用 All Programmable FPGA,就會(huì)使用一個(gè)軟核,例如 MicroBlaze?,并采用更加定制化的外設(shè)和接口支持。
  對(duì)于嵌入式視覺傳感器融合應(yīng)用,我們可進(jìn)一步利用處理器為所用的眾多傳感器提供簡(jiǎn)單接口。例如,加速計(jì)、壓力計(jì)、陀螺儀和 GPS 傳感器都配有串行外設(shè)接口 (SPI) 和內(nèi)部集成電路I2C)接口,都得到 All Programmable Zynq?-7000 和 MicroBlaze 軟核處理器的支持。這使軟件能夠快速、方便地從不同類型的傳感器獲得所需信息,并提供給可擴(kuò)展架構(gòu)。
  在可編程邏輯架構(gòu)中可輕松實(shí)現(xiàn)用于從圖像傳感器提取信息的圖像處理流水線,此外,可編程邏輯架構(gòu)還可用來為其他異構(gòu)傳感器(例如 RADAR 和 LIDAR)或者同構(gòu)系統(tǒng)中的多種情況實(shí)現(xiàn)處理流水線。
  當(dāng)使用 All Programmable Zynq-7000 或 All Programmable UltraScale+? MPSoC 時(shí),處理器存儲(chǔ)器與可編程邏輯之間緊密耦合的架構(gòu)允許應(yīng)用軟件訪問所得到的數(shù)據(jù)集,以便進(jìn)一步處理和制定決策。獨(dú)立傳感器鏈可在可編程邏輯中實(shí)現(xiàn),而且可并行運(yùn)行,這對(duì)于立體視覺等需要同步操作的情況非常有利。
  為了加速在可編程邏輯中實(shí)現(xiàn)的融合應(yīng)用的交付進(jìn)程,我們可利用高層次綜合 (HLS) 開發(fā)可直接在可編程邏輯架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)的算法。
  實(shí)例架構(gòu)
  開發(fā)前面介紹的對(duì)象檢測(cè)和距離算法,利用 All Programmable SoC 演示同構(gòu)和異構(gòu)方案。盡管兩種方案使用的傳感器類型不用,但這兩種架構(gòu)的最終目標(biāo)都是將兩個(gè)數(shù)據(jù)集放在處理系統(tǒng)的 DDR 內(nèi)存,同時(shí)將可編程邏輯架構(gòu)的性能最大化。
  實(shí)現(xiàn)同構(gòu)對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)需要使用相同的傳感器類型,這里是 CMOS 成像傳感器。這樣做的優(yōu)勢(shì)是只需要開發(fā)一條圖像處理鏈,這個(gè)圖像處理鏈可以為兩個(gè)圖像傳感器在可編程邏輯架構(gòu)中實(shí)例化兩次。
  同構(gòu)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)立體視覺系統(tǒng)的條件之一是要求兩個(gè)圖像傳感器同步在可編程邏輯架構(gòu)中并行實(shí)現(xiàn)兩個(gè)圖像處理鏈并使用具有適當(dāng)約束的相同時(shí)鐘,這樣有助于滿足這一苛刻的要求。
  盡管視差計(jì)算需要進(jìn)行密集處理,但兩次實(shí)現(xiàn)相同的圖像處理鏈的能力可顯著節(jié)省開發(fā)成本。
傳感器 嵌入式視覺
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