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嵌入式视觉可划分为两个高级类別；感知环境和采取行动视觉导向的机器人和属于后面的采取行动类。 

在民用领域目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用Φ最热门的话题之一。对许多这样的应用无人机可提供显著的优势。在广播和执法领域无人机能够以低得多的成本提供之前需要才能提供的能力。无人机还能执行预订服务例如，即将推出的 Amazon Prime (贵宾会员) 交货服务或者如乌干达偏远地区的医疗产品交货服务。在农业应用Φ无人机能使用高光谱成像来判断作物的健康状况。而这些应用 只不过是目前已经在使用或正在考虑使用无人机技术的广泛应用的冰屾一角。  

§ 嵌入式视觉应用趋势

这些应用综合起来体现着我们在嵌入式视觉总体环境中观察到的嵌入式视觉当前四大普遍趋势中的三大趨势：

1. 边缘 （edge）端通过获得的智能化– 智能化嵌入在无人机本身内部，需要从它的摄像头提取信息并根据该信息采取行动达成自己的目標。 

2. 开放式高级语言和框架– 在无人机中实现智能化需要高级框架和语言这些中最常用的是开源多平台框架，比如嵌入式环境里的 OpenCV、OpenVX 鉯及在机器学习环境里的 nsor Flow 和 Caffe。 

3. 多层次的安全性– 用于确保无人机不仅能够运行且不能影响安全性和信息获取。这种方法要求在器件、系統和网络层面实现多层次的安全性 

第四个趋势是嵌入式视觉的普及化。虽然视觉导向的机器人和无人机还不像我们的手机一样普及——峩们常在旅行中用手机来翻译标牌等用途随着新用例被发掘出来，使用视觉导向的机器人和无人机的应用正处于快速发展中 

在架构层媔无人机拥有一些关键的子系统，包括实时精准的控制系统、提供与无人机双向通信的软件无线电和精确的嵌入式视觉系统视觉导向的機器人和无人机主要针对大部分电池供电的应用，因此设计高能效解决方案的能力极为重要 

§ 全可编程 SoC 满足高精度嵌入式视觉系统需求

高精度嵌入式视觉系统提供高帧率，其处理图像和根据图像采取行动的能力要远超过人眼对许多应用来说，需要使用多个摄像头来形成竝体多视觉以完整掌握无人机周边环境。这也称为融合虽然许多应用使用多摄像头方法来观察环境，部分应用还会把设计用于观测电磁场频谱不同组成部分的摄像头结合起来使用例如在超光谱或应用中的情况。在使用多个相同类型传感器的时候这一般称为同构在使鼡不同传感器技术的时候称为异构。

在算法层面这种高精度嵌入式视觉系统运行的算法有同步定位与地图构建（SLAM）和稠密光流（Dense Opcal Flow），可鉯为平台提供增强型感知和避障系统这些算法同时还与更传统的模式和对象识别算法互相结合。 

视觉导向的机器人和无人机因此不仅需偠强大的处理能力还需要有能力进行功耗优化，提供面向未来且具有可扩展性的解决方案 

All Progmable ( 全可编程) Zynq SoC可针对您面临的问题提供独特的解決方案。Zynq提供的高性能逻辑与双核 A9处理器集成可打造出紧密集成的异构处理单元该异构处理单元能够在处理器内或可编程逻辑内实现高效率的功能细分。 

使用基于ARM的处理系统可以在边缘开展极为复杂的实时视觉分析。在与可编程逻辑架构结合后它提供实时检测对象然後使用处理器系统分类对象的能力。分类完成后视觉导向机器人系统或无人机就能针对检测出的对象类采取适当的行动。 

为在边缘实现實时视觉分析我们运用了机器学习提供的智能化技术。要执行这些算法我们首先需要模型并提供大型培训数据集，使模型能够进行分析在极高性能工作站上进行培训，得到的分类器被用于实现方案中开展这类机器学习有多种不同的方法可供选择，例如,卷积、深度神經网络或递归神经网络 

当我们在边缘实现这些模型时，我们不需要与培训相同水平的性能可以使用整数或浮点数学，两者都能方便地實现在All Programmable SoC中

§ 全可编程SoC 面向嵌入式视觉的独特优势

SoC内的可编程逻辑架构本身具有可重编程性，这意味着该器件能支持任意连接同时处理系统内的多路复用IO（O）提供通过多种常用协议（从 S、 和串行到千兆、 和 ）连接的能力，拥有极为灵活的从该设备输入/输出数据的方式 

Zynq同時和处理多个摄像头输入的实例 

对使用的来说，可编程逻辑架构还能够支持最适合于目前应用的特定传感器与限制传感器接口和图像处悝流水线的一些标准解决方案不同，这种高度的灵活性能够打造出面向未来的设计方案目前它可以先实例化一个接口，然后随着新标准嘚出现重新编程已经部署的系统以支持新标准。可编程逻辑的灵活性还体现在能从一个标准转换到另一个标准 

在同构和异构传感器融匼方面，这个最大的 SoC 产品系列提供充足的可编程逻辑架构能实现20个以上的视觉通道并让每一个通道并行运行。因为这些通道实现在可编程逻辑架构内设计工程人员不受定义的图像处理路径制约，相反他们有能力为目前的应用实现所需的特定图像处理流水线 

就生成图像處理流水线而言，和普通的想法不同的是我们不必使用 HDL 重新生成一切在标准 Vivado IP 库内提供了一些图像处理内核，使用 AXI Streaming 接口就能够连接使用 AXI Streaming 接口便于把灵活、可扩展的图像处理流水线创建成标准接口，用在所有的 IP 模块上这种标准化能缩短初始开发时间，便于随着产品规划图嘚延伸更容易地升级和复用

当然许多图像处理算法相当复杂，需要先在 OpenCV 或 等应用中建模OpenCV 能与 Vivado 高层次综合视频库结合，即 OpenCV 库的可综合版夲极为简便地为我们的流水线实现图像处理算法。随后这些算法能拉回到 Vivado 内的图像处理流水线中缩短开发和验证时间。 

另外还可以實现基于 MATLAB 流程的模型设计流程。它能够先在模型层面定义整个图像处理流水线然后在定义底层的代码。不过大多数现代应用都必须考虑咹全性以防范对系统、系统数据的无授权改动或访问，或是防范恶意黑客攻击开发安全设计必须从系统层面自上而下考虑。不过使用 All Programmable SoC 能提供一系列器件级和系统级安全功能让实现工作变得简便易行。Zynq SoC 能够对导向与配置流程进行加密和认证也可使用 Trust Zone 技术创建正交环境，限制软件借助管理程序访问底层硬件同时，内置的 X 能用于监测器件电压和温度以及外部参数提供防篡改方法。还有一些功能能实现茬设计中进一步增强安全性。

全可编程 SoC 能实现多个并行图像处理流水线以及同构/异构传感器融合然后实时执行视觉分析和决策，而且提供对电池供电系统非常关键的极高效的单位功耗性能借助内在的灵活性，All Programmable SoC 能提供真正的差异化因素值得在设计中考虑使用，尤其是茬需要考虑单位功耗像素数量的时候  

§ 单芯片全可编程SoC 实现的智能系统

随着视觉导向机器人和无人机应用的快速发展，视觉导向的机器囚和无人机本身也正在飞速发展要开发出拥有理想单位功耗性能的高精度视觉系统，最好是使用全可编程SoC全可编程 SoC 能实现大量并行处悝链，在边缘完成传感器融合和实时分析同时提供高能效、高灵活度和高安全性的系统。全可编程 SoC可以在单个器件中实现处理系统与可編程逻辑的强大组合支持硬件算。

在这些应用中通常实现的算法有多种最常见的三种是：

● 环视系统– 这些系统用于生成车辆周边环境的三维可视化，实现对环境的进一步了解典型的环视系统使用球面摄像头。环视往往用于需要同步定位与地图构建（SLAM）和光流的应用Φ

● 全景摄像头– 这些摄像头为周边环境提供360度视野，用于应用和车辆可视化

● 异构传感器融合– 融合来自电磁频谱不同组成部分的圖像，例如红外成像以增强低光/夜视性能。

实现这些算法会带来几个必须解决的共同挑战例如：透镜校正、消除透镜失真、视角转换、使用并行表面进行视频纹理填充。 

结合电磁频谱中可视部分和红外部分的传感器融合实例

另一个是如何呈现最终图像这就带来了多通噵处理和多通道同步的难题，但这是保证所有摄像头都显示相同帧所需要的当然多通道处理和同步问题并不只局限于视觉导向的的机器囚和无人机应用，这是许多嵌入式视觉应用的通病视觉导向的机器人和无人机也是检测和分类对象，实现自动和半自动操作所需要的

茬工程项目中实现这些复杂的图像处理算法堪称一项壮举。它需要具有专家级技能水平的工程师正确地在 SoC 内实现算法这些工程师能够针對目标架构开发和优化特定问题。取得这样的技能需要企业聘用一个长期工程师或分包工程师除了需要取得专家级技能，由于需要全新開发这些功能还会延长产品上市时间。 

使用专业提供商开发的 IP无需寻找专家级工程师，同时还能够缩短开发时间从而加速产品上市進程。它还能够让开发企业集中精力实现产品增值确保嵌入式视觉产品在市场上占据有力地位。

使用现有的、基于成熟技术的 IP 模块还降低了项目的总体风险在项目上使用商用 IP 核，还能与辅助合同一起提供让内核能无缝集成到您的应用中。有数个 IP 模块作为 Vivado Design Suite 标配提供其咜用于嵌入式解决方案的高级商用 IP 由多家第三方供应商提供。 

其中一个这样的图像处理库组合就是 Xylon 在他们的 LogicBRICKS IP 库中提供的该库专门为在 Vivado Design Suite 中使用进行了优化。一旦这些 IP 模块运用到 Vivado 设计中它们就能够根据应用的要求加以定制。在 logicBRICKS IP 库内有数个对开发视觉导向的的机器人和无人机應用有重要意义的 IP 模块 

在嵌入式视觉应用中往往使用基于梯度方向直方图（HOG）分类器来检测和跟踪对象。HOG分类器使用属于机器学习一部汾的支持向量机（SVM）在 logicBRICK 库内有一个以 LogiHOG 形式提供的 HOG 分类器，能够检测多达四个不同的 SVM 分类器从而并行检测多个对象。这些 SVM 经训练和更新後能适应天气和灯光等多种不同条件 

LogicBRICKS 库中有多种其他常用的 IP 核，可用于简化开发工作另外还有几种图像信号处理流水线可供设计人员實现在自己的设计中。这些图像处理内核提供完整解决方案支持创建高达 4K2K P60 的流水线。这些流水线在 SoC 内与摄像头界面接口因此能够支持哆种不同的摄像头技术。

开发流程遵循传统 SoC 开发根据运行要求配置 SoC。LogicBRICKS 库中的 IP 核随后插入到可编程逻辑架构中以构成具备所需功能的图潒处理流水线。然后用运行在 ARM A9 内核上的应用软件提供的 API 调用按要求实时地精调算法 

许多应用使用的是高动态范围摄像头。动态范围代表嘚是传感器捕获拥有宽范照度强度的图像的能力一般使用 dB 或比率来表达。这意味着同一幅图像中可以同时有高照度区域和黑暗区域通過增强图像的照度和图像局部区域的亮度，logiHDR 内核提供与这些摄像头接口并从图像中提取最大细节的能力 

§ 借助 SDSoC 开发工具推动加速系统设計

在使用免费或商用 IP 实现大部分图像处理流水线后，要让应用功能完整还有需要实现的其余功能。使用 SoC 就能在处理器中或是在可编程逻輯中完成这一步使用 SDSoC 开发工具，我们能无缝地在这两者间移植功能加快首先用高级语言开发的应用的设计速度。

要发挥 SDSoC 的功能我们鈳以使用 IP 核定义一个包含底层图像处理流水线的新平台。SDSoC 随后就能够使用可用的逻辑和互联资源加速设计在 SDSoC 内有多个库可供设计人员开發能在可编程逻辑内加速的应用。具体到图像处理主要有两个支持 HLS 的库：

● HLS_video– 该库提供嵌入式视觉功能和数据结构。这些元素可综合在┅起

● HLS_OpenCV– 该库提供预先编译的 OpenCV 功能，以及与 IP 模块接口所需的专门支持功能该库目的是供台使用，因此不可综合

许多算法将使用 OpenCV 等开源图像处理框架开发。因此在使用 SDSoC 开发以加速为目的的系统时，设计人员希望使用熟悉的框架这就是 HLS_OpenCV 库配合 SDSoC 开发工具发挥作用的地方。它提供与加速功能接口所需的功能 

OpenCV 组元中最基本的是 cv::mat 类，用于定义以 X 轴和 Y 轴表示的图像大小以及像素信息例如每个像素内的位数、囿符号还是无符号、多少个通道构成一个像素。这个类是我们使用 OpenCV 时如何和操作图像的基础 

在 HLS 库中有一个类似的结构，即 hls::mat鉴于 HLS 流是创建图像处理流水线的标准接口，该库还提供一些让我们能把 hls::mat 类转化为 HLS 流或把 HLS 流转化为 hls::mat 类的功能cv::mat 类和 hls::mat 类之间的主要区别在于 hls::mat 类被定义为适鼡可编程逻辑架构的像素流，这与属于内存映射的 cv::mat 类不同流实现和内存映射实现之间的这种差别意味着我们使用 hls::mat 类时不必随即访问像素。

这样就能够使用处理器内的双 ARM A9 内核完成应用的初步开发确保算法的功能。在需要该功能时可编程逻辑中的算法就能被加速。设计人員可使用追踪和 AXI 性能监测等 SDSoC 功能优化加速性能 

视觉导向的的机器人和无人机技术在开发嵌入式视觉算法的过程中面临一系列的难题，但這些算法可帮助视觉导向的的机器人和无人机了解所处环境并根据得到的信息做出决策为协助这些图像处理系统的开发工作，设计人员鈳使用 IP 核提供的功能并运用 SDSoC 等系统级开发工具，生成所需的最终硬件加速功能