基于Davinci平台视频缩放操作的改进

以TI公司Davinci系列中的TMS320DM6446为硬件平台,通过分析视频的缩放处理,运用迭代的方法实现了任意比例的视频缩放,拓展了目前该平台硬件所支持的缩放比例[1/4 x,4x]。

基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别

针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案。在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法。该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径。为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验。结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制。

TI达芬奇软件框架技术的研究与改进

分析了基于分层管理的TI达芬奇软件框架技术,描述了融入共享内存技术进行数据交换的改进方案,在应用该方案的网络可信视频编码器中,实现了双核处理器之间的数据通信和ARM核上不同进程模块之间的大量数据交互。

基于DM6467T的音视频采集模块设计

针对高度集成的DaVinci数字媒体处理器应用,提出一种高性能嵌入式音视频采集模块设计方法。采用TMS320DM6467T作为核心处理单元,结合图像编、解码驱动芯片TVP5150、SII9125、ADV7342,实现视频的多路输入输出。通过对电压、电流、温度的实时监控,并辅助机内自检的方法,实现模块的健康管理功能。模块设计遵循3U CPCI规范、功能接口丰富、便于后天加固,经实验证明,该模块可满足车载移动环境中对终端设备的高性能、高可靠、高安全应用要求。

基于达芬奇平台的微波视频监控系统

基于先进的DSP达芬奇平台和H.264编码技术,本文设计了微波视频监控系统。实验测试性能的结果表明:在64 K带宽环境下实现CIF的图像监控,监控帧率可达到每秒2～5帧左右,时间延迟在2～3s,满足作为监控目的基本要求;如果绑定6×64K=384K的通道,则能够在小于384K的带宽下,完成高质量的D1 (704X576)图像高分辨率的视频图像的连续传输,实现满足设计要求。画面质量的平均PSNR在30 dB左右,满足视觉需要,可以有效地辨认不法闯入分子的身份,并且可以应用于其他监控环境中。

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。

基于DM6446的价格匹配函数优化方法

以TI公司的DM6446作为实现平台,将该函数进行了优化。采用了数据尺寸调整、循环展开、去除冗余计算以及改写为线性汇编等一系列方法,效果十分明显。实验结果表明,优化后的函数比原来的C语言函数的执行效率提高了约10倍。

基于DM6446达芬奇平台的人脸识别系统

文章提出了一种基于Vclip的优化碰撞检测算法,利用Vclip算法对AABB包围盒进行底层碰撞检测计算,用GPU的遮挡查询等特性进行三角形相交测试,以提高对虚拟物体进行碰撞检测的精确性与实时性。算法已成功应用于课题组自行研制的六自由度小型工业机器人的仿真控制系统中,实验结果表明,其算法具有高效、精确、实时性高等特点,能使控制系统对工业机器人的控制更为流畅。

基于达芬奇平台的人脸检测研究

基于TI 公司的达芬奇平台,研究了人脸检测算法.对OpenCV 中的Adaboost 算法进行了移植,使其在TI 公司的TMS320DM6467 运行,实现了人脸的自动检测.运行结果表明该方法具有较高的精度和较快的速度,适合于身份验证和视频监控等领域的实时应用.

基于DM6646开发板的多线程编程在嵌入式图像处理中的应用

嵌入式系统具有专用性强、系统精炼、高实时性以及系统内核小等优点。当前在图像处理领域，使用嵌入式系统处理实际问题已经成为了一个应用的热点。作为嵌入式系统的代表，以ARM9为代表的主流处理器得到越来越广泛的应用。基于上述背景，本文描述了以TI公司第一款DSP＋ARM架构的处理器TMS320DM6446作为开发环境，应用多线程技术，可实现”小型飞行器自主降落”的图像处理演示系统的设计和开发过程。