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Verkürzte Entwicklungszeiten

Acceleration Stack für Embedded-Vision-Anwendungen

Der Acceleration Stack reVision ermöglicht die Erstellung von softwaredefinierten Lösungen unter Verwendung von Standard-Frameworks und Bibliotheken - mit der Ausrichtung auf Bausteine wie den Zynq-7000 und das Zynq UltraScale+ MPSoC. Damit können Entwickler z.B. Überwachungssysteme erstellen, die den Anschluss mehrerer Bildsensoren erlauben und den Einsatz von eingebetteter Intelligenz und Analytik an der Edge ermöglichen.

Bild: Xilinx LtdBild: Xilinx Ltd
Bild 1 | Entwicklungsfluss des revision Acceleration Stack für Embedded Vision und Machine Learning Anwendungen

Moderne Überwachungssysteme basieren weitgehend auf der von Embedded-Vision-Systemen bereitgestellten Funktionalität. Sie werden heute für zahlreiche Applikationen wie Event- und Verkehrs-Monitoring, Safety und Security, bis zu ISR (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) und Business Intelligence eingesetzt.

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Bild 2 | Traditioneller Ansatz mit CPU/GPU im Vergleich zur Lösung mit Zynq-7000/Zynq UltraScale+ MPSoC.

Diese Vielseitigkeit bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die Entwickler bei ihrer jeweiligen Lösung berücksichtigen müssen:

  • • Unterstützung von Multikamera- und Multisensor-Vision, mit Anschluss homogener oder heterogener Sensortypen.
  • • Entwicklung mit Standard High-Level Frameworks und Bibliotheken.
  • • Verarbeitung an der Edge, oft mit eingebettetem Machine Learning, um die gewünschten Fähigkeiten zu realisieren.
  • • Unterstützung von Echtzeit-Analytik bei höheren Auflösungen und Frameraten.

Je nach vorliegender Applikation implementieren Überwachungssysteme eine Reihe von Algorithmen, vom Optical Flow zur Detektion von Bewegungsabläufen in Bildern, bis zum Machine Learning zur Erfassung und Klassifizierung von Objekten. Heterogene SoC-Bausteine, wie z.B. der All Programmable Zynq-7000 und Zynq UltraScale+ MPSoC, werden zunehmend in der Entwicklung von Überwachungssystemen eingesetzt. Diese Bausteine kombinieren High-Performance ARM-Kerne mit programmierbarer Logik (PL) und schaffen damit leistungsfähige Prozessorsysteme (PS). Die enge Kopplung von PL und PS erlaubt den Aufbau von Systemen, die im Vergleich zu traditionellen Ansätzen deutlich reaktionsschneller und außerdem rekonfigurierbar sind, und eine hohe Leistungseffizienz ermöglichen. Traditionelle CPU-/GPU-basierte Verfahren erfordern den Einsatz von externen Speichern beim Transfer von Bildern von einer Stufe eines Algorithmus zur nächsten. Dies reduziert den Determinismus und erhöht sowohl die Leistungsaufnahme, als auch die Latenz. Heterogene SoCs hingegen ermöglichen die Implementierung der Pipeline zur Bildbearbeitung innerhalb der PL des Bausteins. Damit schaffen sie eine echte Bildbearbeitungs-Pipeline parallel zur PL, wobei der Ausgang einer Stufe den Eingang der nächsten bildet. Dies erlaubt eine deterministische Ansprechzeit mit reduzierter Latenz in einer Leistungs-optimierten Lösung, die zur Unterstützung wachsender Frameraten und Auflösungen geeignet ist. Der Einsatz der programmierbaren Logik (PL) zur Implementierung der Bildbearbeitungs-Pipeline erhöht außerdem die Wahlmöglichkeit beim Interface gegenüber traditionellen Lösungen mit CPU/GPU-SoC, deren Schnittstellen festgelegt sind. Die flexible Natur der I/O-Strukturen in der PL hingegen erlaubt universelle Any-to-Any Konnektivität, ermöglicht also die einfache Implementierung von Schnittstellen im Industrie-Standard, sowie maßgeschneiderte und Legacy Interfaces. Diese Auslegung kann zudem Eingangssignale von mehreren Kameras oder Sensoren verarbeiten. Von entscheidender Bedeutung ist jedoch, dass man die von der Applikation geforderten Algorithmen zügig implementieren kann, ohne das gesamte High-Level Systemmodell in einer Hardwarebeschreibungssprache neu schreiben zu müssen. An diesem Punkt bewährt sich der reVision Stack.

Xilinx Ltd

Dieser Artikel erschien in inVISION 5 2017 - 04.10.17.
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