Vision HDL Toolbox

 

Vision HDL Toolbox

Progettazione di sistemi di elaborazione di immagini, video e Computer Vision per FPGA e ASIC

Applicazioni di riferimento

Le applicazioni di riferimento costituiscono la base per progettare, simulare e distribuire applicazioni di Computer Vision su dispositivi SoC, FPGA e ASIC.

Semi-Global Block Matching (SGBM) per fotocamera stereo

YOLO v2 con videocamera in tempo reale in elaborazione su Zynq

Equalizzazione di istogrammi per l’elaborazione delle immagini - CLAHE

Segmentazione LIDAR 3D su FPGA

Punti principali del prodotto

Uso dei blocchi di algoritmi di visione ottimizzati per HDL

Scegli tra una varietà di System object e di blocchi di librerie ottimizzati per l’hardware e basati sullo streaming dei pixel per modellare algoritmi di elaborazione della visione e delle immagini impegnativi dal punto di vista computazionale. Implementa i modelli su FPGA, ASIC e SoC.

Esecuzione di un progetto di streaming di pixel

Elabora video in 4k e 8k e gestisci i dati in streaming di input con segnali di controllo dei pixel integrati, finestre di ROI e buffer di righe. Progetta e simula implementazioni di architetture hardware efficienti utilizzando lo streaming a uno o più pixel (2, 4 o 8 pixel per ciclo) di algoritmi di elaborazione della visione.

Inizia a usare le applicazioni di visione di riferimento

Utilizza e modifica sotto-sistemi di riferimento predefiniti e comprovati sull’hardware per l’implementazione efficiente in termini di risorse di applicazioni di Computer Vision come la guida autonoma, il rilevamento oggetti e la pipeline per videocamere.

Modellazione di interfacce di memorie esterne

Utilizza i template Simulink per modellare un’interfaccia di memoria esterna per buffer di frame e AXI su un progetto di streaming di pixel. Modella gli accessi alla memoria da un processore nell’ambito di una co-progettazione HW/SW e distribuisci le porte del sotto-sistema alle interfacce di memorie fisiche utilizzando le funzionalità di SoC Blockset.

Integrazione del Deep Learning in una progettazione FPGA basata sulla visione

Distribuisci una rete di Deep Learning YOLO v2 utilizzando i progetti di riferimento predefiniti del pacchetto di supporto su hardware basato su Zynq. Usa gli input delle videocamere in tempo reale o acquisiti per le applicazioni di visione di rilevamento oggetti.

Prototipazione e verifica su FPGA e SoC

Costruisci progetti di prototipi con input video in tempo reale utilizzando il pacchetto di supporto per hardware AMD Zynq e template di modelli. Genera codice Verilog e VHDL sintetizzabile indipendente dal target con HDL Coder per le piattaforme FPGA o SoC supportate. Usa HDL Verifier per procedere ai test e al debug delle tue progettazioni hardware per la visione.

“Con MATLAB e Simulink è tato possibile dimezzare i tempi necessari per la fase di sviluppo. Grazie a questi strumenti, che permettono di personalizzare alcune funzioni, è stato più semplice rispondere alle esigenze del nostro cliente OEM.”

Jiyoung Jeong, LG Electronics

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