面向眼部特征檢測算法的嵌入式SoC硬件架構(gòu)研究.pdf

1、眼部特征檢測是圖像處理與識別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題,在人機(jī)自然交互等諸多領(lǐng)域都扮演著重要的角色。為了使嵌入式眼部特征檢測系統(tǒng)兼顧軟件設(shè)計(jì)的靈活性和硬件實(shí)現(xiàn)的高效性,本文利用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法,對課題組多年積累的眼部特征檢測算法進(jìn)行SoC系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì),并對其中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行研究。
　　 本文首先利用ARM嵌入式硬件平臺對算法進(jìn)行移植,初步確定了算法在嵌入式環(huán)境運(yùn)行時的主要性能瓶頸。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段,利用電子系統(tǒng)級設(shè)計(jì)方法,以A

2、RM平臺性能分析結(jié)果為基礎(chǔ),對軟硬件任務(wù)進(jìn)行劃分,并確定了一種以Nios-Ⅱ處理器軟核作為系統(tǒng)核心,以Avalon總線作為互連結(jié)構(gòu)的SoC系統(tǒng)架構(gòu)。在軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)階段,針對膚色分割和平滑去噪兩個系統(tǒng)瓶頸部分,分別基于查找表和行緩沖技術(shù)設(shè)計(jì)專用硬件處理單元。
　　 另外為提高算法性能,需要發(fā)掘算法的潛在并行性,并結(jié)合Nios處理器可配置可擴(kuò)展指令集對軟件進(jìn)行優(yōu)化。首先充分利用總線寬度對多個像素?cái)?shù)據(jù)同時進(jìn)行訪問,并設(shè)計(jì)專用定制指令

3、對這些像素并行處理；其次分析某些累加算法的循環(huán)程序結(jié)構(gòu)并進(jìn)行改進(jìn),減少訪問存儲器的額外開銷；最后對程序中某些復(fù)雜控制流結(jié)構(gòu)用定制指令代替,提高指令流水線的效率。
　　 通過在FPGA上構(gòu)建SoC系統(tǒng)架構(gòu)的原型設(shè)計(jì)平臺,進(jìn)行軟硬件協(xié)同驗(yàn)證的性能評價結(jié)果可以看出,本文提出的SoC系統(tǒng)以較少的硬件資源開銷工作在較低100MHz的頻率下,可以達(dá)到25幀／s的實(shí)時圖像處理速度,與PC軟件處理速度相當(dāng),基本滿足了系統(tǒng)的性能要求。