90 / 124
ת מערכות הראייה המשובצות
אפשר למצוא בכל מקום במרחבי
תחום התעשייה והיישומים, החל במערכות
) ובמערכות
ADAS
עזר מתקדמות לנהיגה (
רובוטיות מונחות, עד דימות רפואי ומציאות
). רוחב החדירה של
augmented
reality
רבודה (
ראייה משובצת על פני מקטעי השוק השונים,
) של
pipeline
הוא עצום. צינור עיבוד הנתונים (
התמונה בכיוון אל היעד (היורד) נראה דומה
ביותר ברוב היישומים האלו. צינור עיבוד
נתונים יורד כזה כולל פונקציות כגון חיבור
ממשק אל חיישן תמונה או אל מצלמה, והרכבה
מחדש של התמונה בתבנית שמתאימה לעיבוד
נוסף. אלגוריתמים שמשמשים לרוב בעיבוד
בכיוון היורד הם אלגוריתם לשחזור צבעים
), אלגוריתם להמרה עבור מרחב
Bayer
(מסנן
) ואלגוריתם להפחתת
colour
space
הצבע (
רעש. האלגוריתמים הייחודיים ליישום, הם
אלו שבהם ההבדלים בין היישומים הופכים
להיות ברורים. במימוש של אלגוריתמים אלו,
איש הפיתוח של מערכות ראייה משובצות
משקיע זמן רב ומאמצים משמעותיים ביותר.
לעתים, המימוש של אלגוריתמי יישומים
כאלו באמצעות טכניקות כגון זיהוי וסיווג של
עצמים, סינון ופעולות חישוב, מורכב. הפיתוח
של אלגוריתמי יישומים אלו נעשה יותר ויותר
באמצעות מסגרות עבודה של קוד מקור
. השימוש
Caffe
ו-
OpenCV
פתוח, כמו למשל
במסגרות אלו לקוד מקור פתוח מאפשר לאיש
: האצתהפיתוחשל מערכות
reVISIONStack
ראייהמשובצות
הפיתוח של ראייה משובצת להתמקד במימוש
של האלגוריתם. שימוש בפונקציות המוגדרות
מראש המסופקות בהן ובקניין הרוחני שנכלל
בתוכן, מסיר את הצורך להתחיל את שלב
הפיתוח מההתחלה ובכך מקצר באופן משמעותי
את זמן הפיתוח.
בתלות ביישום, האתגר העומד בפני המתכנן
הוא לא רק איך לממש את האלגוריתמים
הנדרשים. המפתח של מערכות הראייה חייב גם
לענות על שני האתגרים העומדים בפני היישום
ובפני הסביבה שלו, תוך כדי כך שהוא לוקח
בחשבון מגמות שוק עתידיות.
אתגרים ומגמות אלו כוללים עיבוד וקבלת
החלטות בקצה, מאחר שרבים מבין יישומי
הראייה המשובצת הם אוטונומיים ולא יכולים
להיות תלויים בחיבור לענן המחשוב. אחת
הדוגמאות לכך יכולה להיות מערכות רובוטיות
שמונחות על ידי ראייה, ואשר נדרשות לעבד
מידע שנאסף מהחיישנים שלהן ולפעול על פיו,
כדי לנווט בתוך הסביבה שלהן. יישומים רבים
מממשים גם מיזוג של חיישנים שבו הם ממזגים
כמה צורות של מודליות חיישנים כדי לקבל
הבנה מעמיקה של הסביבה ולסייע בקבלת
ההחלטות, כאשר בתוך כך הם מעמידים
דרישות מוגברות של עיבוד. בגלל ההתפתחות
המהירה של החיישנים ושל אלגוריתמי עיבוד
תמונה, חייבת להיות למערכת גם יכולת שדרוג,
על מנת לתמוך בדרישות המתקדמות ביותר
במפת הדרכים של המוצר. העלייה של יישומים
ניק ני ואדם טיילור
אוטונומיים ויישומים שנשלטים מרחוק
מביאה עמה אתגרים של פיזור הספק בנצילות
גבוהה ואבטחה למניעת ניסיונות של ביצוע
שינויים לא מורשים.
כדי לענות על אתגרים אלו, אנשי פיתוח
משתמשים בהתקני מערכת על שבב לתכנות
All Programmable System on )SoC((
מלא
Multi((
)ומערכת של ריבוי מעבדים על שבב
Chip
Xilinx
®
של
)Processor on Chip )MPSoC
MPSoC
,
Zync
®
-
7000
מהמשפחות של מערכות
כדי לממש את
Zync
®
UltraScale™
+ -
ו
הפתרון שלהם. התקנים אלו מספקים מעבדים
בעלי ביצועים גבוהים, שמחוברים באופן הדוק
ללוגיקה ניתנת לתכנות ומאפשרים לאנשי
הפיתוח של מערכות ראייה משובצת לשפר
באופטימיזציה את הפתרון שלהם.
MPSoC
,
ZyncSoC
השימוש במערכות
מאפשר לאיש הפיתוח
ZyncUltraScale
+-
ו
לזכות ביכולת הקישור של כל אחד לכל אחד,
שנגזרת מהשימוש בלוגיקה ניתנת לתכנות.
באמצעות לוגיקה זו שניתנת לתכנות אפשר גם
לממש את צינור (או את צינורות) עיבוד נתוני
התמונה ולספק עלייה בביצועים בזכות האופי
המקבילי שלה. שימוש בלוגיקה ניתנת לתכנות
מגדיל את הביצועים והקישוריות של המערכת
ואת הביצועים לכל וואט של הספק שנמצא
בשימוש, ובכך מספק פתרון שהוא באופן כולל
בעל נצילות גבוהה יותר.
אפשר להשתמש בליבות העיבוד לצורך רמה
א
EMBEDDED & MICROPROCESSORS
מוסף מיוחד
New-Tech Magazine l 90