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[導讀] 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,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)人臉識別的應用。

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,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)人臉識別的應用。

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平臺的各個外設驅(qū)動,并配有相關例程。API方面提供了OpenCV、FFmpeg、OpenCL、OpenGL、EGL等常用圖像處理相關庫。

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

圖 2 人臉識別方案框圖

2. Demo搭建

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。

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,可以自己建立對應的IPUS核,對圖像數(shù)據(jù)進行相關處理。

?交叉編譯相關庫

移植人臉識別算法庫,該庫基于NCNN神經(jīng)網(wǎng)絡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。

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)的相關庫,算法移植的相關庫,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

最后將檢測結果通過Qt界面顯示出來,如下圖所示。

圖4 人臉檢測結果

通過測試,人臉檢測耗時如下所示:


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