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          基于S32V來實現(xiàn)人臉識別的應(yīng)用

          作者: 時間:2019-11-20 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          摘要:汽車行業(yè)ADAS功能需求日益增長,防疲勞駕駛是一個熱門方向,對于駕駛員狀態(tài)的檢測,人臉識別是基礎(chǔ),只有快速準確地識別到人臉,才能對人臉狀態(tài)進行分析。本文將介紹基于S32V來實現(xiàn)人臉識別的應(yīng)用。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201911/407303.htm

          一、S32V視覺處理平臺

          NXP于2015開始推出S32V平臺,現(xiàn)在已經(jīng)推出了第二代型號S32V234,第三代目前已經(jīng)在樣品階段,該平臺定位為ADAS視覺處理,提供了視覺系統(tǒng)應(yīng)用所需的性能和功能。

          對于圖像處理,S32V具有自己的特色,硬件方面:具有兩路CSI和兩路并口攝像頭接口,提供了可圖形化編程的ISP、APEX,以及3D渲染的GPU。其中可編程的ISP可以對通過CSI輸入的攝像頭圖像數(shù)據(jù)進行處理,支持HDR、顏色轉(zhuǎn)換、色調(diào)映射等。APEX提供了并行圖像處理的能力。還提供了H264硬件編解碼等,基本覆蓋了圖像處理所需要的硬件資源。

          軟件方面:提供了VSDK,包含S32V平臺的各個外設(shè)驅(qū)動,并配有相關(guān)例程。API方面提供了OpenCV、FFmpeg、OpenCL、OpenGL、EGL等常用圖像處理相關(guān)庫。

          image.png

          圖1 S32V內(nèi)部框圖

          二、人臉識別方案介紹

          采用索尼的IMX224攝像頭作為圖像輸入,移植人臉識別庫,建立演示demo將檢測到的人臉實時用方框標記出來。

          1.   方案框圖

          image.png

          圖 2 人臉識別方案框圖

          2.   Demo搭建

          l          獲取攝像頭數(shù)據(jù)

          首先,基于VSDK實現(xiàn)iMX224攝像頭的數(shù)據(jù)獲取。通過NXP提供S32 Design Studio for Vision Version軟件建立iMX224的ISP處理流程,如下圖所示。

          image.png

          圖 3 ISP處理流程

          這里通過運行在IPUS0中的debayer_rgb_simple_interleaced,實現(xiàn)了攝像頭Debayer數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)RGB,然后通過FDMA傳輸?shù)紻DR中供算法調(diào)用。如果對于圖像有特殊要求的,可以自己建立對應(yīng)的IPUS核,對圖像數(shù)據(jù)進行相關(guān)處理。

          l          交叉編譯相關(guān)庫

          移植人臉識別算法庫,該庫基于NCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上搭建人臉識別系統(tǒng),依賴的庫有OpenCV、NCNN以及Sqlit3。這些庫需要交叉編譯,其中OpenCV和Sqlit3的ARM版S32V已經(jīng)提供不需要再進行編譯,編譯后的NCNN和人臉識別算法庫都是靜態(tài)庫,不需要拷貝到目標板上。

          l          人臉檢測demo

          通過Qt來實現(xiàn)界面顯示,首先在pro文件中添加VSDK中獲取攝像頭數(shù)據(jù)的相關(guān)庫,算法移植的相關(guān)庫,然后通過如下API接口獲取圖像數(shù)據(jù)。

          int getCImg(cv::Mat &cimg);

          再調(diào)用如下接口進行人臉檢測:

          void detectMaxFace(ncnn::Mat& img_, std::vector<Bbox>& finalBbox);

          3.   Demo效果

              最后將檢測結(jié)果通過Qt界面顯示出來,如下圖所示。

          image.png

          圖4 人臉檢測結(jié)果

          通過測試,人臉檢測耗時如下所示:

          算法庫
          耗時
          人臉檢測與定位
          21ms – 26ms


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