基于DSP和FPGA的实时图像采集处理系统的设计

针对目前对图像采集处理系统的高速性和便携性的要求,设计了一套基于DSP、FPGA和ARM9的实时图像采集处理系统.该系统主要利用FPGA的SoPC系统定制NiosⅡ软核处理器及相关外设IP核来完成图像数据的采集和存储.DSP通过EMIF接口和EDMA接口完成数据的搬移和图像处理的算法.ARM作为主机,通过HPI接口与DSP进行数据通信.结果表明,该平台工作性能稳定,处理能力强,能完成算法的数据处理并对数据实时显示,适用于自动循迹、模式识别等高速数据采集的应用场合.     

基于SoC的小型集成化视频采集处理系统研究

由于传统视频采集和处理系统很难解决小体积、低功耗与高数据带宽和处理速度之间的矛盾,同时针对智能武器装备、工业自动化生产等领域对视频采集与处理系统小型化、集成化发展需求,基于Xilinx公司高性能Zynq-7000系列SoC芯片,搭建了一种小型化、集成化、通用化视频采集处理平台系统。通过充分发挥SoC芯片集成ARM处理器软件可编程和FPGA硬件可编程优势,提出了利用HLS工具将图像预处理算法快速打包生成IP核,在FPGA中实现图像算法硬件加速的设计方法,不仅保证了视频采集和处理的实时性,而且实现了视频处理设备小型化、集成化、低功耗设计。对系统软硬件设计和各组成部分原理进行了介绍,并以Sobel边缘检测算子为实例,对系统功能和性能与传统处理方法进行了对比测试,验证了系统的有效性。     

SoC FPGA的视觉算法加速系统设计

提出一种基于Altera SoC FPGA进行硬件加速的方案,该方案为运行在ARM端Linux系统的视觉算法利用FPGA进行加速提供传输通道.首先把ARM端的图像数据传输到FPGA部分的SDRAM中,接着控制FPGA相关IP核读取SDRAM中的数据,然后视觉算法IP核接收图像数据并对其进行加速处理,最后把处理后的图像数据通过特定的IP核传回Linux系统.实验验证了该方案的可行性、可靠性和加速性能.     

基于FPGA的实时双目图像采集与预处理系统设计

针对目前智能交通监控系统中动态目标数据量大、噪声干扰多、实时性要求高等问题,设计了基于FPGA的实时双目图像采集与预处理系统。利用FPGA的并行特性和流水线技术,实时采集双通道图像数据,且通过DDR3 SDRAM缓存,再将其用拼接方式输出显示;采用像素排序流水线操作,实现了基于FPGA的并行中值滤波算法,提高了算法处理速度。试验结果表明,所设计的双目图像采集与预处理系统能够实现图像的实时采集与显示,并能快速地进行图像降噪处理。     

基于ZYNQ和CNN模型的服装识别系统

商品检索是电商行业智能化发展的一个重要的问题.本设计实现了基于ZYNQ和CNN模型的服装识别系统.利用TensorFlow训练自定义网络,定点化处理权重参数.利用ZYNQ器件的ARM+FPGA软硬件协同的特点搭建系统,使用ARM端OpenCV进行图像预处理,FPGA端CNN IP进行实时识别.ARM与FPGA之间实现了权重可重加载结构,无需修改FPGA硬件而实现在线升级.系统采用fashion-minist数据集作为网络训练样本,根据系统资源配置CNN IP的加速引擎的数量来提高卷积运算的并行性.实验表明,本系统针对电商平台下的图片能够实时准确识别和显示,准确率达92.39%.在100 MHz工作频率下,图像处理速度每帧可达到1.361 ms,功耗仅为0.53 W.     

基于ZYNQ的远程图像采集系统设计

针对传统图像采集系统远程图像传输延时长和数据丢失的缺点,设计了一种基于ZYNQ芯片开发的实时视频采集与图像传输系统;系统具有两个采集通道,模拟视频信号通过BNC(Bayonet Neill-Concelman)信号线接入设备并经过ADC(Analog-to-Digital Converter)完成信号的数字化;利用主控芯片内部的FPGA资源部署并行处理单元完成对数字化图像数据的低时延处理;通过驱动片内AXI(Advanced eXtensible Interface)总线以DMA(Direct Memory Access)的方式将数据传输至DDR3存储器中;利用芯片内部的双核ARM Cortex-A9处理器高性能,在采集设备上移植嵌入式Linux系统,搭建Gstreamer流媒体应用服务器端,实现整个采集系统复杂任务调度和图像数据远程网络传输;与传统单ARM或DSP处理器的图像采集系统相比,该系统具有FPGA(Field Programmable Gate Array)的并行处理能力和高带宽的内部互联总线的优势,提高了图像数据处理速度,降低了图像数据由采集端到存储器的传输延时,提供了稳定远程图像传输功能,经实验测试该系统实现了每秒25帧的视频信号输出,与前端ADC的采集速率保持一致,整个采集展示的过程中视频画面连续且稳定。     

基于FPGA和ARM的视频采集处理系统

设计了一种可进行实时视频采集、压缩和传输的视频采集处理系统。该系统充分结合FPGA和ARM的硬件优势,实现了设备接口和视频信号处理的全数字化,易与信号处理新技术相结合,系统结构紧凑,体积小巧、响应快速;基于FPGA的前端处理更增加了图像处理算法升级的灵活性,适用于工业远程监控等多种场合。     

采用SRIO协议实现多DSP实时系统图像数据传输

针对高速实时图像处理系统数据量大、算法复杂度高等特点,从系统的处理性能、缓存容量、传输带宽三个要点考虑,设计了一种基于FPGA+4DSP架构的实时图像并行处理系统,使用SRIO互连技术取代传统EMIF方式实现DSP间、DSP与FPGA中间的数据传输。实验结果表明,系统传输带宽峰值为312.5 MB/s,这种新的嵌入式实时图像处理平台能够实时采集传输处理1k?1k@100 f/s高分辨率图像数据,并且具有可靠性高、通用性强、灵活性好的优点。     

基于FPGA的视频图像采集及监控系统设计

本文介绍了一种采用FPGA实现视频图像采集与处理的技术.并对视频系统的四个主要组成部分--视频图像采集、存储、监视处理算法和视频显示输出进行了较为详细的讨论.系统采用了IP核模块的设计方法.主要用VHDL语言进行逻辑设计,运用了软硬件协同设计技术.实验结果表明,该系统充分发挥了FPGA器件的并行特性,显著提高了图像处理速度.并运用基于聚类的视频图像目标识别算法,较好地实现了动态图像的实时监视、识别和报警.     

基于MicroBlaze软核处理器的图像采集系统设计

针对传统图像采集系统功能单一及调试困难等缺点,在图像采集与处理系统中引入基于MicroBlaze软核处理器的SOPC;通过平台FPGA设计技术,在一片可重构SOPC中集成了一套用于图像数据采集与阶段调试的系统,内部OPB总线上采用自定义的IP核实现图像数据的采集与缓存控制,并通过USB口将图像处理数据向主机PC进行实时的转送;通过实验验证以及系统最终实现表明,该设计能快速高效地完成图像数据的采集与系统实时调试,具有体积小、可重构、稳定性好等特点,并已应用于某一科研相机的图像采集与处理系统中。     

基于FPGA+GPU的图像采集处理系统设计

随着嵌入式图像处理系统的快速发展,对于前端图像采集模块的需求越来越高。图像采集的速度、分辨率、可靠性以及集成度对后续设计的准确度由极大的影响。通过对数字图像采集系统进行研究,设计出了基于FPGA和GPU架构的图像采集处理系统,重点研究了图像采集处理系统的硬件设计过程和软件设计过程。在基于FPGA+GPU的图像采集处理系统中,让具有强大运算处理能力的GPU专注于数据存储、用户交互以及后续的图像处理。系统中,FPGA则负责图像的采集、外设控制、任务调度。GPU与FPGA之间通过高速PCIE总线进行通信,分别设计编写基于Linux系统的驱动程序和FPGA端PCIE程序。实验结果表明,所设计基于FPGA+GPU的图像采集处理系统可实现437.5Mbps的实时图像采集存储速度,传输过程实时稳定,数据传输完整。     

图像FAST角点检测算法的FPGA实现与系统集成

基于Vivado HLS工具封装了包括FAST算法和AXI接口的FPGA硬件IP,并将该IP集成到工业摄像机的嵌入式系统中,工作摄像机中FAST算法的最终处理结果传输给视觉检测设备主机。利用相同图像的FAST角点检测算法对FPGA算法电路和OpenCV算法程序进行对比实验,完成相同功能的情况下前者的处理速度比后者快约60倍,该功能在工业摄像机中使数据带宽最多减小9%,显示出本文的工作可提高工业视觉检测设备的检测效率和性能。相关技术可应用于其他图像处理算法,也可推广到二维传感器阵列数据的处理。     

基于Zynq的图像角点及边缘检测系统的设计与实现

以Zynq芯片为基础,采用软硬件协同设计的方法设计并实现整个系统。Zynq芯片内部采用ARM+FPGA的异构架构,既具备ARM处理器的灵活性,又拥有FPGA并行处理的能力。本系统的设计充分发挥了Zynq芯片的优势,在软硬件划分上, 通过ARM处理器来实现图像的采集;图像角点及边缘检测用FPGA来完成,即通过硬件加速提升系统的整体性能。ARM处理器与FPGA通过AXI4总线进行数据交互,在Zynq上实现集图像采集、图像特征提取、图像显示为一体的片上系统。最终系统测试结果表明,采用硬件加速实现图像特征提取的相关算法比在ARM处理器软件上实现的算法的速度提高了6～8倍。     

基于ARM9和FPGA的嵌入式高速同步采集仪

本文提出了采用ARM9和FPGA相结合的方式,设计一台嵌入式同步采集仪。采集仪采用FPGA完成高速数据采集,通过ARM对FPGA进行管理,有效解决了测量仪器中高速采集与速度处理速度不匹配的问题。采用WINCE5.0作为操作系统,既方便顶层开发,又解决了高速采集仪实时性问题。阐述的设计思路对其它高速同步采集仪的设计具有一定的参考价值。     

基于OpenCL与FPGA异构模式的Sobel算法研究

随着计算机科学技术的迅速发展,嵌入式领域实时图像处理应用越来越广泛,然而传统硬件因为自身架构导致并行化程度不高,针对在视频监控、机器视觉、视频压缩、医疗影像分析等领域需要对图像进行高性能计算的问题,提出一种以OpenCL软件模型和FPGA异构模式的高性能图像处理解决方案,实现了图像显示和OpenCL加速功能,以Sobel边缘检测算法为研究对象,进行了算法并行性分析,并在系统中运用OpenCL加速内核算法,与基本的ARM平台和OpenCL共享内存加速机制相比较,展开性能测试,对加速效果进行了研究。实验数据表明,使用该系统处理不同分辨率的图像,OpenCL加速子系统的处理较基于片上ARM硬核的软件处理,实现相同功能上有100倍左右的性能提升。     

基于FPGA的实时视频处理平台设计

为了能够实时地采集、处理、显示视频,设计并实现了一种基于双PowerPC硬核架构的实时视频处理平台;用硬件实现视频的预处理算法,并以用户IP核的形式添加到硬件系统中,上层的视频处理软件程序则直接从存储器中调用预处理后的图像数据;重点介绍了在FPGA上构建双PowerPC硬核架构的硬件系统;采用乒乓控制算法缓存一行图像数据;用DMA的方式将图像数据保存在存储器中;以边缘检测作为视频预处理算法的一个实例,在平台上实现,实验结果表明,用本平台实现仅需40ms;本平台能够实时处理视频,具有较高的实用价值。