ARMNEON技術在車位識別算法中的應用

摘 要： 為了在車位檢測系統中不使用DSP的情況下，達到實時處理和節約成本的目的，在嵌入式Linux系統中使用了CORTEX?A系列的NEON協處理器技術來優化一種車位圖像檢測算法的代碼。在CORTEX?A8平臺上使用該圖像處理算法進行了大量的處理測試，圖像算法處理速度得到很大提升。最后在多個平臺下使用該圖像處理算法進行測試對比，使用了NEON技術后其算法處理速度提升明顯，能夠滿足實時要求。

關鍵詞： ARM； CORTEX?A8； NEON； GCC

中圖分類號： TN919?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）18?0105?03

0 引 言

隨著城市越來越多家庭擁有汽車，相應的停車場建設數目也越來越多，停車場管理系統也越來越重要[1]。而國內城市車多人多，空間擁擠給停車廠管理帶來諸多不便。車位檢測系統設計成嵌入式終端是一個好的選擇。圖像檢測算法的復雜度給實時檢測帶來難題，一般的圖像處理都是基于DSP完成，這帶來了成本的上升。ARM公司CORTEX?A系列處理器的出現，極大地緩解了這個難題。

ARM平臺能夠很好地支持Linux系統，Linux系統具有強大的網絡通訊功能[2]，也給程序移植等帶來便利。本文的檢測算法在ARM平臺基于NEON技術進行了優化，在保證檢測精度的同時，處理速度提升明顯，與使用DSP相比，大大節約了成本，為停車場管理系統的研究提供新的方向。

1 ARM NEON技術介紹

ARM的NEON通用 SIMD 引擎可有效處理當前和將來的多媒體格式，從而改善用戶體驗。 NEON 技術是通過清晰方式構建的，并可無縫用于其本身的獨立流水線和寄存器文件。NEON 技術是 ARM Cortex?A 系列處理器的128 位 SIMD（單指令多數據）體系結構擴展，旨在為多媒體應用提供更加強大的加速功能，從而明顯改善程序性能。它具有 32 個寄存器，64 位寬（是 16 個寄存器，128 位寬的雙倍視圖）NEON 指令特點如下：

（1）寄存器被視為同一數據類型的元素的矢量；

（2）數據類型可為：有符號/無符號的 8 位、16 位、32 位、64 位單精度浮點；

（3）指令在所有通道中執行同一操作。

本系統目前在一處地下停車場進行測試驗證，如圖4在停車中采集到的背景和待測圖像，通過對100幅采集到800×600分辨率的現場圖像，在CORTEX?A8平臺上進行測試，平均檢測時間為538 ms，該算法在地下停車場中準確率97%。表1中給出了處理一幅待測圖像CORTEX?A8和ARM11平臺優化前平均時間的測試對比結果（均使用GCC交叉編譯）。

3 圖像處理算法在CORTEX?A8平臺上的優化

本系統是Cortex?A8和Linux系統上搭建[7]，Linux下使用的編譯器為GCC。本文中使用普通C語言優化和NEON編程優化對圖像相關函數進行了優化，并進行了測試對比，下面給出方差函數variance代碼進行優化前后的對比說明，如圖5優化前的代碼。

4 結 語

通過使用ARM NEON技術，對于圖像處理這類矩陣運算進行并行優化，可大大提高處理速度，進行優化后，速度較優化前提升了達2倍之多，較ARM11提升了8倍的速度。ARM COTEX?A系列所使用的NEON技術，不僅使車位圖像檢測算法的速度有很大提升，在信號處理等多媒體處理算法中[10]，也有廣闊的應用前景。

參考文獻

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